[코드잇] TV 시청률 최종 프로젝트

 

티비랭킹닷컴의 데이터를 DataFrame으로 만들어서 분석해보려 합니다.

주어진 결과 예시와 같은 DataFrame을 만들어 보세요.

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import time
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 기간 지정
years = list(range(2010, 2019))
months = list(range(1, 13))
weeks = list(range(0, 5))

# 빈 리스트 생성
rating_pages = []

for year in years:
    for month in months:
        for week in weeks:
            # HTML 코드 받아오기
            response = requests.get("https://workey.codeit.kr/ratings/index?year=" + str(year) + "&month=" + str(month) + "&weekIndex=" + str(week))

            # BeautifulSoup 타입으로 변환하기
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

            # "row" 클래스가 1개를 넘는 경우만 페이지를 리스트에 추가
            if len(soup.select('.row')) > 1:
                rating_pages.append(soup)
            else:
                break

# 레코드를 담는 빈 리스트 만들기
records = []
# 각 페이지마다
for page in rating_pages:
    period = soup.select('option[selected=selected]')[2]  #[2018, 12, 2018.12.24~2019.12.30]
    rank = soup.select('.row .rank')[1:]
    channel = soup.select('.row .channel')[1:]
    program = soup.select('.row .program')[1:]
    rating_percent = soup.select('.row .percent')[1:]

    for j in range(len(rank)):
        record =[]
        record.append(period.text)
        record.append(rank[j].text.strip())
        record.append(channel[j].text.strip())
        record.append(program[j].text.strip())
        record.append(rating_percent[j].text.strip())

        rating_pages.append(record)

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data=records, columns=["period", "rank", "channel","program","rating"])

# DataFrame 출력
df.head()

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# 코드잇 답안

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 기간 지정
years = list(range(2010, 2019))
months = list(range(1, 13))
weeks = list(range(0, 5))

# 페이지를 담는 빈 리스트 생성
rating_pages = []

for year in years:
    for month in months:
        for week in weeks:
            # HTML 코드 받아오기
            response = requests.get("https://workey.codeit.kr/ratings/index?year=" + str(year) + "&month=" + str(month) + "&weekIndex=" + str(week))

            # BeautifulSoup 타입으로 변환하기
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

            # "row" 클래스가 1개를 넘는 경우만 페이지를 리스트에 추가
            if len(soup.select('.row')) > 1:
                rating_pages.append(soup)

# 레코드를 담는 빈 리스트 만들기
records = []

# 각 페이지 파싱해서 정보 얻기
for page in rating_pages:
    date = page.select('option[selected=selected]')[2].text
    ranks = page.select('.row .rank')[1:]
    channels = page.select('.row .channel')[1:]
    programs = page.select('.row .program')[1:]
    percents = page.select('.row .percent')[1:]

    # 페이지에 있는 10개의 레코드를 리스트에 추가
    for i in range(10):
        record = []
        record.append(date)
        record.append(ranks[i].text)
        record.append(channels[i].text)
        record.append(programs[i].text)
        record.append(percents[i].text)
        records.append(record)

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data=records, columns=['period', 'rank', 'channel', 'program', 'rating'])

# 결과 출력
df.head()