如何筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据

引言

ARWU网站（ShanghaiRanking's Academic Ranking of World Universities）是一个公认的全球大学排名的先驱和最值得信赖的大学排名之一。它每年发布世界前1000所研究型大学的排名，基于透明的方法论和客观的第三方数据。ARWU网站上的大学排名数据可以为高考考生、专业选择、就业指导、行业发展等提供有价值的参考信息。
然而，ARWU网站上的大学排名数据也存在一些问题，比如：

• 数据量庞大，不易浏览和比较
• 数据更新频率低，可能不反映最新的情况
• 数据维度单一，可能不符合个人或特定领域的需求

因此，如何筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据，以获取更有针对性和实用性的信息，是一个值得探讨的技术问题。
本文将介绍一种使用Python编程语言和相关库来实现这一目标的方法，并给出相应的代码实现和中文解释。

正文

第一步：获取ARWU网站上的大学排名数据

要获取ARWU网站上的大学排名数据，我们需要使用Python的requests库来发送网络请求，并使用BeautifulSoup库来解析网页内容。为了避免被网站屏蔽或限制访问，我们还需要使用代理服务器来伪装我们的请求来源。具体代码如下：

# 导入requests库和BeautifulSoup库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 亿牛云代理 设置爬虫代理加强版  代理服务器
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "31111"

# 设置代理验证信息
proxyUser = "16YUN"
proxyPass = "16IP"

# 构造代理字典
proxies = {
   
   
    "http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
    "https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}

# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
   
   
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36"
}

# 设置请求URL，这里以2021年世界大学学术排名为例
url = "https://www.shanghairanking.com/rankings/arwu/2021"

# 发送GET请求，并获取响应内容
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

# 判断响应状态码是否为200，即成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析响应内容，并指定解析器为lxml
    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
else:
    # 打印错误信息
    print(f"请求失败，状态码为{response.status_code}")

第二步：提取ARWU网站上的大学排名数据

要提取ARWU网站上的大学排名数据，我们需要使用BeautifulSoup库提供的方法来定位和获取网页中的目标元素。在这里，我们主要关注以下几个数据维度：

• 世界排名（world_rank）
• 学校名称（institution）
• 国家/地区（country）
• 总分（total_score）
• 毕业生获奖（alumni）
• 教职工获奖（award）
• 高被引学者（hici）
• 自然科学与工程论文（ns）
• 社会科学论文（pub）
• 期刊论文影响因子（pcp）

具体代码如下：

# 创建一个空列表，用于存储提取的数据
data = []

# 使用find_all方法，根据标签名和类名，找到所有包含大学排名数据的表格行元素
rows = soup.find_all("tr", class_="bgfd")

# 遍历每一行元素
for row in rows:
    # 创建一个空字典，用于存储当前行的数据
    item = {
   
   }
    # 使用find_all方法，找到所有包含数据的单元格元素
    cells = row.find_all("td")
    # 判断单元格元素的数量是否为10，即是否完整
    if len(cells) == 10:
        # 分别提取每个单元格元素中的文本内容，并去除空白字符
        item["world_rank"] = cells[0].get_text().strip()
        item["institution"] = cells[1].get_text().strip()
        item["country"] = cells[2].get_text().strip()
        item["total_score"] = cells[3].get_text().strip()
        item["alumni"] = cells[4].get_text().strip()
        item["award"] = cells[5].get_text().strip()
        item["hici"] = cells[6].get_text().strip()
        item["ns"] = cells[7].get_text().strip()
        item["pub"] = cells[8].get_text().strip()
        item["pcp"] = cells[9].get_text().strip()
        # 将当前行的数据字典添加到数据列表中
        data.append(item)
    else:
        # 打印错误信息
        print(f"数据不完整，跳过该行")

# 打印提取的数据列表的长度，即大学的数量
print(f"提取了{len(data)}所大学的排名数据")

第三步：筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据

要筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据，我们需要使用Python的pandas库来对提取的数据进行处理和分析。pandas库是一个强大的数据分析工具，可以方便地对表格型数据进行各种操作，比如排序、筛选、分组、聚合、可视化等。具体代码如下：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 将提取的数据列表转换为pandas的DataFrame对象，方便处理和分析
df = pd.DataFrame(data)

# 打印DataFrame对象的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等
print(df.info())

# 打印DataFrame对象的前五行，查看数据内容
print(df.head())

# 对DataFrame对象进行筛选和过滤，根据不同的需求，可以使用不同的条件和方法
# 例如，筛选出总分在50分以上的大学，并按总分降序排序
df1 = df[df["total_score"].astype(float) > 50].sort_values(by="total_score", ascending=False)

# 打印筛选后的DataFrame对象的长度，即大学的数量
print(f"筛选出{len(df1)}所总分在50分以上的大学")

# 打印筛选后的DataFrame对象的前五行，查看数据内容
print(df1.head())

# 例如，筛选出国家/地区为中国或中国香港或中国台湾的大学，并按世界排名升序排序
df2 = df[df["country"].isin(["China", "China-Hong Kong", "China-Taiwan"])].sort_values(by="world_rank")

# 打印筛选后的DataFrame对象的长度，即大学的数量
print(f"筛选出{len(df2)}所国家/地区为中国或中国香港或中国台湾的大学")

# 打印筛选后的DataFrame对象的前五行，查看数据内容
print(df2.head())

# 例如，筛选出社会科学论文在20分以上的大学，并按社会科学论文降序排序
df3 = df[df["pub"].astype(float) > 20].sort_values(by="pub", ascending=False)

# 打印筛选后的DataFrame对象的长度，即大学的数量
print(f"筛选出{len(df3)}所社会科学论文在20分以上的大学")

# 打印筛选后的DataFrame对象的前五行，查看数据内容
print(df3.head())

结论

本文介绍了一种使用Python编程语言和相关库来筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据的方法，并给出了相应的代码实现和中文解释。该方法可以帮助我们获取更有针对性和实用性的信息，为高考考生、专业选择、就业指导、行业发展等提供有价值的参考。当然，该方法也有一些局限性，比如：

• 依赖于ARWU网站的数据质量和更新频率
• 需要根据不同的需求和场景，调整筛选和过滤的条件和方法
• 可能存在一些技术上的难点和挑战，比如网络请求的稳定性、网页内容的变化、数据类型的转换等

因此，我们还可以进一步优化和完善该方法，比如：

• 使用其他来源或渠道来获取或补充大学排名数据
• 使用更灵活和智能的方式来动态生成筛选和过滤的条件和方法
• 使用更健壮和高效的技术来处理网络请求、网页解析、数据处理等

希望本文能够对你有所帮助，谢谢阅读。