一、爬虫

1.1 爬取目标

本次爬取的目标是，2021年胡润百富榜的榜单数据：胡润百富 - 榜单

页面上能看到的信息有：

排名、财富值、排名变化、个人信息（姓名、性别、年龄）、企业信息（企业名称、所属行业）

页面结构很整齐，数据也很完整，非常适合爬虫和数据分析使用。

1.2 分析页面

老规矩，打开Chrome浏览器，按F12进入开发者模式，依次点击Network->Fetch/XHR，准备好捕获ajax请求。

重新刷新一下页面，发现一条请求：

在预览界面，看到一共20条（0~19）返回数据，正好对应页面上的20个富豪信息。

所以，后面编写爬虫代码，针对这个地址发送请求就可以了。

另外，关于翻页，我的个人习惯是，选择每页显示最多的数据量，这样能保证少翻页几次，少发送几次请求，防止被对端服务器反爬。

所以，每页选择200条数据：

再刷新一下页面，进行几次翻页，观察请求地址的变化规律：

以翻到第3页为例，url中的offset（偏移量）为400，limit（每页的条数）为200，所以，可得出规律：

offset = (page - 1) * 200

limit = 200

下面开始编写爬虫代码。

1.3 爬虫代码

首先，导入需要用到的库：

import requests  # 发送请求

import pandas as pd  # 存入excel数据

from time import sleep  # 等待间隔,防止反爬

import random  # 随机等待

根据1.2章节分析得出的结论，编写逻辑代码，向页面发送请求：

# 循环请求1-15页

for page in range(1, 16):

	# 胡润百富榜地址

	sleep_seconds = random.uniform(1, 2)

	print('开始等待{}秒'.format(sleep_seconds))

	sleep(sleep_seconds)

	print('开始爬取第{}页'.format(page))

	offset = (page - 1) * 200

	url = 'https://www.hurun.net/zh-CN/Rank/HsRankDetailsList?num=YUBAO34E&search=&offset={}&limit=200'.format(offset)

	# 构造请求头

	headers = {

		'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Mobile Safari/537.36',

		'accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',

		'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',

		'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',

		'content-type': 'application/json',

		'referer': 'https://www.hurun.net/zh-CN/Rank/HsRankDetails?pagetype=rich'

	}

	# 发送请求

	r = requests.get(url, headers=headers)

用json格式解析返回的请求数据：（一行代码即可完成接收）

json_data = r.json()

由于解析的字段较多，这里不再赘述详细过程，字段信息包含：

Fullname_Cn_list = []  # 全名_中文

Fullname_En_list = []  # 全名_英文

Age_list = []  # 年龄

BirthPlace_Cn_list = []  # 出生地_中文

BirthPlace_En_list = []  # 出生地_英文

Gender_list = []  # 性别

Photo_list = []  # 照片

ComName_Cn_list = []  # 公司名称_中文

ComName_En_list = []  # 公司名称_英文

ComHeadquarters_Cn_list = []  # 公司总部地_中文

ComHeadquarters_En_list = []  # 公司总部地_英文

Industry_Cn_list = []  # 所在行业_中文

Industry_En_list = []  # 所在行业_英文

Ranking_list = []  # 排名

Ranking_Change_list = []  # 排名变化

Relations_list = []  # 组织结构

Wealth_list = []  # 财富值_人民币_亿

Wealth_Change_list = []  # 财富值变化

Wealth_USD_list = []  # 财富值_美元

Year_list = []  # 年份

最后，依然采用我最习惯的保存数据的方法，先拼装DataFrame数据：

df = pd.DataFrame(  # 拼装爬取到的数据为DataFrame

		{

			'排名': Ranking_list,

			'排名变化': Ranking_Change_list,

			'全名_中文': Fullname_Cn_list,

			'全名_英文': Fullname_En_list,

			'年龄': Age_list,

			'出生地_中文': BirthPlace_Cn_list,

			'出生地_英文': BirthPlace_En_list,

			'性别': Gender_list,

			'照片': Photo_list,

			'公司名称_中文': ComName_Cn_list,

			'公司名称_英文': ComName_En_list,

			'公司总部地_中文': ComHeadquarters_Cn_list,

			'公司总部地_英文': ComHeadquarters_En_list,

			'所在行业_中文': Industry_Cn_list,

			'所在行业_英文': Industry_En_list,

			'组织结构': Relations_list,

			'财富值_人民币_亿': Wealth_list,

			'财富值变化': Wealth_Change_list,

			'财富值_美元': Wealth_USD_list,

			'年份': Year_list

		}

				)

再用pandas的to_csv方法保存：

# 保存结果数据

df.to_csv('2021胡润百富榜.csv', mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')

注意，加上这个编码格式选项（utf_8_sig），否则产生乱码哦。

爬虫开发完成，下面展示结果数据。

1.4 结果数据

看一下榜单上TOP20的数据吧：

数据一共2916条，19个字段信息，含：

排名、排名变化、全名_中文、全名_英文、年龄、出生地_中文、出生地_英文、性别、公司名称_中文、公司名称_英文、公司总部地_中文、公司总部地_英文、所在行业_中文、所在行业_英文、组织结构、财富值_人民币_亿、财富值变化、财富值_美元、年份。

数据信息还是很丰富的，希望能够挖掘出一些有价值的结论！

二、数据分析

2.1 导入库

首先，导入用于数据分析的库：

import pandas as pd  # 读取csv文件

import matplotlib.pyplot as plt  # 画图

from wordcloud import WordCloud  # 词云图

增加一个配置项，用于解决matplotlib中文乱码的问题：

# 解决中文显示问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文标签  # 指定默认字体

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

读取csv数据：

# 读取csv数据

df = pd.read_csv('2021胡润百富榜.csv')

2.2 数据概况

查看数据形状：

查看前3名富豪：

查看最后3名富豪：

描述性统计：

从描述性统计，可以得出结论：

从最大值3900亿、最小值20亿、方差242来看，分布很零散，各位富豪掌握的财富差距很大，马太效应明显。

2.3 可视化分析

2.3.1 财富分布

代码：

df_Wealth = df['财富值_人民币_亿']

# 绘图

df_Wealth.plot.hist(figsize=(18, 6), grid=True, title='财富分布-直方图')

# 保存图片

plt.savefig('财富分布-直方图.png')

可视化图：

结论：大部分的富豪的财富集中在20亿~400亿之间，个别顶级富豪的财富在3000亿以上。

2.3.2 年龄分布

代码：

# 剔除未知

df_Age = df[df.年龄 != '未知']

# 数据切割，8个分段

df_Age_cut = pd.cut(df_Age.年龄.astype(float), bins=[20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])

# 画柱形图

df_Age_cut.value_counts().plot.bar(figsize=(16, 6), title='年龄分布-柱形图')

# 保存图片

plt.savefig('年龄分布-柱形图.png')

可视化图：

结论：大部分富豪的年龄在50-60岁，其次是60-70和40-50岁。极少数富豪在20-30岁（年轻有为）

2.3.3 公司总部分布

代码：

df_ComHeadquarters = df['公司总部地_中文'].value_counts()

# 绘图

df_ComHeadquarters.nlargest(n=30).plot.bar(

    figsize=(16, 6),  # 图片大小

    grid=False,  # 显示网格

    title='公司总部分布TOP30-柱形图'  # 图片标题

)

# 保存图片

plt.savefig('公司总部分布TOP30-柱形图.png')

可视化图：

结论：公司分布城市，大多集中在北上广深等一线城市，另外杭州、香港、苏州也位列前茅。

2.3.4 性别分布

代码：

df_Gender = df['性别'].value_counts()

# 绘图

df_Gender.plot.pie(

    figsize=(8, 8),  # 图片大小

    legend=True,  # 显示图例

    autopct='%1.2f%%',  # 百分比格式

    title='性别占比分布-饼图',  # 图片标题

)

# 保存图片

plt.savefig('性别占比分布-饼图.png')

可视化图：

结论：男性富豪占据绝大多数，个别女性在列（巾帼不让须眉）

2.3.5 行业分布

代码：

df_Industry = df['所在行业_中文'].value_counts()

df_Industry.nlargest(n=20).plot.bar(

    figsize=(18, 6),  # 图片大小

    grid=False,  # 显示网格

    title='行业分布TOP20-柱形图'  # 图片标题

)

# 保存图片

plt.savefig('行业分布TOP20-柱形图.png')

可视化图：

结论：百富榜中占比最多的行业分别是：房地产、医药、投资、化工等。

2.3.6 组织结构分布

代码：

df_Relations = df['组织结构'].value_counts()

# 绘图

df_Relations.plot.pie(

    figsize=(8, 8),  # 图片大小

    legend=True,  # 显示图例

    autopct='%1.2f%%',  # 百分比格式

    title='组织结构分布-饼图',  # 图片标题

)

# 保存图片

plt.savefig('组织结构分布-饼图.png')

可视化图：

结论：半数以上是未知，企业未对外开放，或榜单没有统计到；家族和夫妇占据前两类。

2.3.7 公司名称词云图

代码：

ComName_list = df['公司名称_中文'].values.tolist()

ComName_str = ' '.join(ComName_list)

stopwords = []  # 停用词

# backgroud_Image = np.array(Image.open('幻灯片2.png'))  # 读取背景图片

wc = WordCloud(

    scale=3,  # 清晰度

    background_color="white",  # 背景颜色

    max_words=1000,#最大字符数

    width=800,  # 图宽

    height=500,  # 图高

    font_path='/System/Library/Fonts/SimHei.ttf',  # 字体文件路径，根据实际情况替换

    stopwords=stopwords,  # 停用词

    # 	mask=backgroud_Image,  # 背景图片

)

wc.generate_from_text(ComName_str)  # 生成词云图

wc.to_file('2021胡润百富榜_公司名称_词云图.png')  # 保存图片

wc.to_image()  # 显示图片

可视化图：

结论：阿里系公司占据榜首，其次是海天味业等。

三、整体结论

综上所述，针对2021年胡润百富榜的榜单数据，得出如下结论：

财富分布：大部分的富豪的财富集中在20亿~400亿之间，个别顶级富豪的财富在3000亿以上。

年龄分布：大部分富豪的年龄在50-60岁，其次是60-70和40-50岁。极少数富豪在20-30岁（年轻有为）

城市分布：公司分布城市，大多集中在北上广深等一线城市，另外杭州、香港、苏州也位列前茅

性别分布：男性富豪占据绝大多数，个别女性在列（巾帼不让须眉）

行业分布：百富榜中占比最多的行业分别是：房地产、医药、投资、化工等

组织结构分布：半数以上是未知，企业未对外开放，或榜单没有统计到；家族和夫妇占据前两类。

公司名称分布：阿里系公司占据榜首，其次是海天味业等。

四、同步视频讲解

4.1 上集（爬虫讲解）

爬虫讲解视频：

https://www.zhihu.com/zvideo/1492523459087896577

4.2 下集（数据分析讲解）

可视化讲解视频：

https://www.zhihu.com/zvideo/1492525821340729344

五、附完整源码

完整源码：【爬虫+数据分析+数据可视化】python数据分析全流程《2021胡润百富榜》榜单数据!

巴特西

【爬虫+数据分析+数据可视化】python数据分析全流程《2021胡润百富榜》榜单数据！

一、爬虫

1.1 爬取目标

1.2 分析页面

1.3 爬虫代码

1.4 结果数据

二、数据分析

2.1 导入库

2.2 数据概况

2.3 可视化分析

2.3.1 财富分布

2.3.2 年龄分布

2.3.3 公司总部分布

2.3.4 性别分布

2.3.5 行业分布

2.3.6 组织结构分布

2.3.7 公司名称词云图

三、整体结论

四、同步视频讲解

4.1 上集（爬虫讲解）

4.2 下集（数据分析讲解）

五、附完整源码

最新文章

热门文章