读芯术|Python抓取国家医疗费用数据：哪个国家花得最多、哪个花得最少？( 三 )
数据帧
绘制图表之前 ， 必须使用Pandas准备一个数据帧 。 首先我们得明确DataFrame是什么：
DataFrame是一个二维大小可变的、潜在的异构表格式数据结构 ， 带有标记的轴（行和列） 。 创造一个数据帧非常简单直接：
df = pd.DataFrame(Data,columns=[‘country’, ‘expense’])
可视化
我们大部分时间都花在收集和格式化数据上 ， 现在到了做图的时候啦 ， 可以使用matplotlib和seaborn 来可视化数据 。 如果不太在意美观 ， 可以使用内置的数据帧绘图方法快速显示结果：
df.plot(kind = ‘bar’, x=’country’, y=’expense’)plt.show
现在 ， 结论出来了：许多国家每天的支出都低于一美元 。 这些国家中大多数都位于亚洲和非洲 ， 看来世界卫生组织应更关注这些国家 。
本文插图
图源：unsplash
这不一定是一个值得出版的图表 ， 却是结束一个小项目的最佳方式 。
学习技术技能最有效的方法就是动手实践 。 学习的过程比最终的结果更重要 ， 在这个项目中 ， 展示了如何使用3项关键的数据科学技能：
· 网页抓取：检索联网数据
· BeautifulSoup：分析数据以提取信息
· 可视化：展示所有的努力
比起技术更重要的是 ， 找到自己感兴趣的项目 ， 不一定是能够改变世界的事物才具有价值 ， 从生活中探索有趣的项目吧 。
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