今天是2021年8月20号，晚上坐在家裡面，突然看到了
2021福布斯排行榜
的新聞。于是有感而發，寫了這篇文章。
新聞 ： 排行榜123網富豪頻道為您提供2021年福布斯富豪榜，榜單包括2021世界首富排行榜，以及全球各個國家富豪排名。目前傑夫·貝佐斯以1914億美元的财富位居世界首富第一名，而中國首富為：鐘睒睒（身價：626億美元）
由于這是一個表格型的資料，也沒什麼反扒措施，為了節省時間，直接上
pandas
庫吧，我隻需要5行代碼就行啦！
import pandas as pd
import csv
for i in range(1,16): # 爬取全部頁
tb = pd.read_html(f'https://www.phb123.com/renwu/fuhao/shishi_{i}.html')[0]
tb.to_csv(r'福布斯排行榜.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', index=0) 複制
結果如下：
太尴尬了，标題行都在，那就有14個表頭了，我們讀取一下，去掉重複行吧！
df = pd.read_csv("福布斯排行榜.csv",header=None)
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.to_excel("福布斯排行榜.xlsx",index=None) 複制
直接使用
drop_duplicates()
函數，實作去重操作，并重新儲存了一個新檔案。
好了，開始我們的資料探索吧！
df1 = pd.read_excel("福布斯排行榜.xlsx",header=1)
df1 複制
結果如下：
1. 排行榜世界前10
x = df1.head(10)
x 複制
結果如下：
2. 上榜人數最多的前10個國家
df1.groupby("國家/地區")["名字"].count().sort_values(ascending=False)[:10].to_frame().reset_index() 複制
結果如下：
3. 排行榜中國前10
y = df1[df1["國家/地區"] == "中國"]
y.head(10) 複制
結果如下：
其實不管是中國前十，還是世界前十，基本都是一些咱們
耳熟能詳
的企業。不得不說，美國佬上榜的人數确實多。
好了，了解一下就好，在心裡激勵一下自己吧！成不了别人，更應該加油。就當作是周末的一個雞湯吧！