前三篇文章讨论了数据分析虚拟环境创建和大熊猫在CSV，TSV，JSON，EXCEL，XML格式中读写数据。今天，我们继续探索大熊猫。
1.使用熊猫检索HTML页面（read_html函数）
2.真正的培训使用read_html功能直接获取页面数据
3.基本数据处理：详细说明
4.基本数据视觉分析案例
1. Pandas的read_html功能。在这里，我们要介绍潘达斯中解析HTML页面的功能：。
检查源代码后，我们可以看到此功能有许多参数。让我专注于关注关键点。
（1）（最关键的参数）
源代码注释
我的理解
（2）源代码注释
我的理解
（3）源代码注释
我的理解
2.数据的基本处理（1）处理名称
以上代码来自这本书。目的是处理列的名称，空名称中的字符变成符号。实际上，如果您考虑一下，这可能是通用的，例如处理一个空数据行，处理某个数据以及处理某个数据行的一定过程。列表中的数据是air等。重复使用很强。
（2）丢失数据处理的DropNA函数：过滤丢失的数据。
常见参数分析::
源代码注释
我的理解
这
源代码注释
我的理解
这
源代码注释
我的理解
：源代码注释
我的理解
（3）填充数据处理的填充函数：通过指定或插值方法填写缺失的数据。
通用参数分析::源代码注释
我的理解
这
源代码注释
我的理解
这
源代码注释
我的理解
吐出一个插槽：不要看源代码中的英语评论单词非常简单，但是它太简单了，甚至不是句子。我是练习+表面翻译，然后我可以理解参数的含义。
3.数据攀登实用培训五个元素代码2019年富列表（超过60亿美元）
页面数据：
爬行结果
通过上面的实际战斗，您需要知道：1。不要认为它是如此简单（因为我找到了网站，本网站中只有一个表，数据相对干净）；2.网站可能无法在实际工作中进行合作。数据可能无法合作。目前，最好的方法是查看智慧并查看源代码。
4.数据视觉分析实际培训基于我们上面获得的数据。我们制作了一个简单的数据可视化和分析报告。我们已经从2019年富裕列表中获得了数据（超过60亿美元），包括排名，姓名，财富数量，财富来源和国家。在澄清了数据属性之后，我们应该考虑从这些方面进行分析以分析这些方面问题？我想到的几个方面：（1）排名中的人数是多少人？（这些国家最多？（（最多）？2）这些公司在名单上的人数最多？（3）排名中的人的行业分布？
（0）读取数据和数据可视化阅读数据，我们直接使用pandans的read_csv函数。
数据可视化，我们来自最简单的Pyecharts模块。
（1）排名最多的人数最多？
从以上数据来看，我们可以显然发现富人名单上的富人主要是美国，可以说已经遥遥领先。顶级世界。
第二个是占领人们的中国，有很多人，对于中国来说，现在非常非常困难。从1949年，2019年，人民共和国的“阅读和阅读”建立为“为实现中国梦的实现，富人，民主，文明，和谐，和谐和美丽的社会主义现代化的建设”，作为一个中国人，我感到自豪。
第三名是德国和俄罗斯，每个人都有人。德国是一个主要的工业国家，也是欧洲最大的经济体。因此，德国的力量是显而易见的。此外，俄罗斯是世界上最大的国家。瓦解后，它不如以前那么好，但是近年来，普京一直掌权，经济稳步增长。
在后来的国家，大多数欧洲国家（其中五个是印度），其技术实力非常发达。
（2）这些公司的人数最多？
注意?最低财富可以在此列表中。从统计数据中，火星在名单上的人数最多。火星名单中有6个富人，其次是Wal -Mart Department Store Co.，Ltd.Intividuals来自公司。这两家公司是每日化学公司。下一步：微软，Facebook和Google都是技术公司
没有检查，我真的不知道原始“饥饿的商品，来到口味”，“鸽子，享受丝绸”鸽子的shili框架，这是一家公司的鸽子，它是marss.double -click -click in here 666.in添加，沃尔 - 马特（Wal -Mart）在2018年被选为世界上最高的500名。就莫齐（Mo Zhi）而言，这是宇宙中最强大的公司?（当我还是个孩子的时候，我一直以为Fudi是最强大的超市。我长大的Upwanda是最强大的超市。现在，我知道，这是Wal -Mart！）
（3）人们在排名上的行业分配？当您回答这一部分时，实际上很难做到，因为我们获得的数据并不能直接与行业联系在一起，唯一可以与行业联系的是该公司要求我们通过公司名称（或在Internetget上）判断公司的类别属性，例如互联网公司或传统行业等。
坚持和努力：最终获得。
这个想法非常复杂，
意识非常有趣，
只要你不放弃，
最后，有著名的日子。
- “旧手表石油诗”
看到下一个问题，我是爱猫和爱技术的古老手表。如果我认为这篇文章对您有帮助，请喜欢，评论并关注我！