117笔记问答在Python中，使用urllib库进行网络请求并获取数据后，可以使用pandas和numpy等库进行数据分析。以下是一个简单的示例，展示了如何使用urllib抓取网页数据并使用pandas进行分析：
- 首先，确保已经安装了所需的库：
pip install pandas numpy
- 使用urllib抓取网页数据：
import urllib.request
url = "https://example.com/data" # 替换为你想要抓取的网站URL
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read().decode("utf-8")
- 解析网页数据。这里假设网页中的数据是以表格形式展示的，可以使用BeautifulSoup库来解析：
pip install beautifulsoup4
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
table = soup.find("table") # 根据网页结构找到表格
rows = table.find_all("tr") # 获取所有行
data = https://www.yisu.com/ask/[]"td") # 获取所有列
cols = [ele.text.strip() for ele in cols] # 提取文本并去除空白
data.append([ele for ele in cols if ele]) # 去除空值
# 将数据转换为pandas DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
- 使用pandas进行数据分析：
# 查看数据的前5行 print(df.head()) # 统计每列的非空值数量 print(df.count()) # 计算某一列的平均值 print(df["column_name"].mean()) # 将"column_name"替换为实际的列名 # 其他数据分析操作，如分组、排序等
注意：这个示例仅适用于简单的网页结构。实际应用中，你可能需要根据具体的网页结构调整解析代码。另外，如果网页中的数据量较大，可以考虑使用其他更高效的数据抓取库，如Scrapy。