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python自动化系列:从CNUR网站爬取前500所高校数据并生成带图报表

2026-07-02 16:43:26

用到的库：requests、bs4、pandas、matplotlib、openpyxl、io

作品简介：该实例从 CNUR 网站上爬取前 500 所高校的排名数据，进行简单的数据处理和统计分析，并生成一个包含统计数据和柱状图的 Excel 文件。该代码提供了一个完整的解决方案，能够高效地从网页抓取特定格式的数据，对其进行分析，并生成直观易懂的可视化报告。非常适合用于教育机构、研究团队或者个人学习 Python 数据处理与可视化的参考案例。

实现过程

一、导入必要的库

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.drawing.image import Image as XLImagefrom io import BytesIO

二、主程序

网页内容抓取：

使用 requests 库发送 HTTP 请求获取目标网页的内容。
使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容，定位到包含大学排名信息的表格。

数据提取与清理：

遍历表格中的每一行（<tr>），并从每个单元格（<td>）中提取文本内容。
提取出的数据存储在一个列表中，其中每个元素代表一行数据（即一所大学的信息）。
去掉表头行之后，只保留前 500 条记录。

数据转换与保存：

将提取的数据转换为 pandas.DataFrame 格式，便于后续的数据处理和分析。
将 DataFrame 数据保存至 Excel 文件的一个工作表（Sheet）中，命名为“大学排名”。

数据分析与可视化：

对“省份”字段进行计数统计，了解各省份的大学分布情况。
使用 matplotlib 库生成柱状图，展示不同省份的大学数量分布。
设置图表参数以支持中文显示，并调整图表布局使其美观清晰。

图表插入Excel：

将生成的柱状图保存为 PNG 格式的图像流。
使用 openpyxl 库将图像插入到 Excel 文件中的另一个工作表（Sheet）“省份分布”的指定位置（如 D2 单元格）。
最终保存 Excel 文件，确保所有数据和图表都被正确写入。

# 目标网页URLurl = "https://www.cnur.com/rankings/2230.html"# 发送请求获取网页内容response = requests.get(url)if response.status_code != 200:    print(f"Failed to retrieve the webpage. Status code: {response.status_code}")else:    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')    # 查找第一个表格    table = soup.find('table')    universities = []    if table:        rows = table.find_all('tr')        for row in rows:            cols = row.find_all('td')            cols = [ele.text.strip() for ele in cols]            if cols:                universities.append(cols)    # 提取前500条    header = universities[0] if universities and len(universities[0]) > 0 else []    top_500 = universities[1:501]    # 转换为DataFrame    df = pd.DataFrame(top_500, columns=header)    # 统计各省大学数量    province_counts = df['省份'].value_counts()    # 创建包含统计数据的DataFrame    stats_df = province_counts.reset_index()    stats_df.columns = ['省份', '数量']    # 保存主数据和统计信息到Excel    output_file = "前500大学排名.xlsx"    with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='大学排名')        stats_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='省份分布', startcol=0, startrow=0)    print(f"\n✅ 数据已成功保存到文件：{output_file}")    # 生成柱状图并保存为临时图像    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正常显示负号    plt.figure(figsize=(8, 5))    province_counts.plot(kind='bar', color='skyblue')    plt.title('前500名大学各省分布')    plt.xlabel('省份')    plt.ylabel('大学数量')    plt.xticks(rotation=45)    plt.tight_layout()    # 将图像保存到内存（BytesIO）    img_data = BytesIO()    plt.savefig(img_data, format='png')    plt.close()    # 插入图像到 Excel 中    wb = load_workbook(output_file)    ws = wb['省份分布']    # 将图表图像写入Excel（从列D开始、行2开始）    img = XLImage(img_data)    ws.add_image(img, 'D2')    # 保存Excel    wb.save(output_file)    print("✅ 柱状图已成功插入到Excel文件中。")