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数据可视化系列（六）：利用Pandas抓取NBA球队排名、历年全国人口数据、中国高校排名及Sina股市信息，并绘制优雅函数图象

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简介：
本篇文章为数据可视化系列第六篇，详细介绍如何使用Python库Pandas从不同来源获取数据（如NBA球队排名、中国人口和高校排名等），并利用Matplotlib或Seaborn进行图表美化。 数据可视化：使用Pandas爬取NBA球队排名、历年中国人口数据、中国大学排名以及sina股票数据，并绘制精美函数图像。

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  • 数据可视化系列（六）：利用Pandas抓取NBA球队排名、历年全国人口数据、中国高校排名及Sina股市信息，并绘制优雅函数图象
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    本篇文章为数据可视化系列第六篇，详细介绍如何使用Python库Pandas从不同来源获取数据（如NBA球队排名、中国人口和高校排名等），并利用Matplotlib或Seaborn进行图表美化。 数据可视化：使用Pandas爬取NBA球队排名、历年中国人口数据、中国大学排名以及sina股票数据，并绘制精美函数图像。
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    本研究利用Python等工具从软科中国大学排名网站获取数据，并进行深度处理和可视化展示，以揭示高校教育发展动态。 基于中国大学软科排名网站的数据爬取及可视化分析要求如下： （1）使用selenium和PhantomJS模拟登录软科学网，并保存网页快照为paiming.png文件； （2）爬取网站中排名前100的大学信息，包括中文名、省市、类型、排名和总分等字段。将这些数据存储到Json或Excel格式的文件中，或者存入MySQL或MongoDB数据库； （3）对已存储的数据进行可视化分析：首先展示主榜上榜高校各省市分布情况，并形成柱状图或曲线图；其次，统计并绘制各省市平均分数的柱状图；最后，以词云形式展现上榜高校最多的省份名称。此外，请对该任务进行升级改造，允许用户输入要爬取的具体页数，从而实现对更多页面数据的获取和分析。