怎么利用Python对500强排行榜数据进行可视化分析

背景

500强排行榜是全球著名的企业排名榜单之一，涵盖了各行各业的企业。Python作为一款功能强大的编程语言，可以帮助我们更好地分析和可视化这个数据集。

数据获取

我们可以通过爬虫技术获取500强排行榜的数据，将其转化为DataFrame格式，便于进行数据分析和可视化。

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.fortunechina.com/fortune500/c/2021-07/22/content_390836.htm'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'table'})

thead = table.find('thead')
columns = []
for th in thead.find_all('th'):
    columns.append(th.text.strip())

tbody = table.find('tbody')
rows = []
for tr in tbody.find_all('tr'):
    row = []
    for td in tr.find_all('td'):
        row.append(td.text.strip())
    rows.append(row)

df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

数据分析

利用Python的数据分析库pandas和数据可视化库matplotlib和seaborn，我们可以对500强排行榜数据进行分析和可视化。

首先，我们可以查看数据集的前5行，了解数据的基本情况。

print(df.head())

接着，我们可以统计不同行业的企业数量，并以条形图的形式展示。

import matplotlib.pyplot as plt

industry_counts = df['行业'].value_counts()
plt.barh(industry_counts.index, industry_counts.values)
plt.title('不同行业的企业数量')
plt.xlabel('企业数量')
plt.ylabel('行业')
plt.show()

最后，我们可以计算不同国家/地区的企业总收入，并以地图的形式展示。

import seaborn as sns

country_revenues = df.groupby('国家/地区')['总收入(亿)'].sum()
world = sns.color_palette('muted')
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=country_revenues.index, y=country_revenues.values, palette=world)
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('不同国家/地区的企业总收入')
plt.xlabel('国家/地区')
plt.ylabel('总收入(亿)')
plt.show()

总结

利用Python进行500强排行榜数据的可视化分析，可以帮助我们更好地理解数据的结构和特征，从中挖掘出有价值的信息。需要注意的是，数据获取和数据分析都需要严格遵守相关法律法规和伦理规范，避免违法和侵犯他人隐私。

返回HTML格式的内容：

背景

500强排行榜是全球著名的企业排名榜单之一，涵盖了各行各业的企业。Python作为一款功能强大的编程语言，可以帮助我们更好地分析和可视化这个数据集。

数据获取

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.fortunechina.com/fortune500/c/2021-07/22/content_390836.htm'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'table'})

thead = table.find('thead')
columns = []
for th in thead.find_all('th'):
    columns.append(th.text.strip())

tbody = table.find('tbody')
rows = []
for tr in tbody.find_all('tr'):
    row = []
    for td in tr.find_all('td'):
        row.append(td.text.strip())
    rows.append(row)

df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

数据分析

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

print(df.head())
industry_counts = df['行业'].value_counts()
plt.barh(industry_counts.index, industry_counts.values)
plt.title('不同行业的企业数量')
plt.xlabel('企业数量')
plt.ylabel('行业')
plt.show()

country_revenues = df.groupby('国家/地区')['总收入(亿)'].sum()
world = sns.color_palette('muted')
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=country_revenues.index, y=country_revenues.values, palette=world)
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('不同国家/地区的企业总收入')
plt.xlabel('国家/地区')
plt.ylabel('总收入(亿)')
plt.show()

总结

利用Python进行500强排行榜数据的可视化分析，可以帮助我们更好地理解数据的结构和特征，从中挖掘出有价值的信息。需要注意的是，数据获取和数据分析都需要严格遵守相关法律法规和伦理规范，避免违法和侵犯他人隐私。