比如要抓取某网站折线图上数据,如下截图: 借助Chrome开发者工具Network.经过分析发现获取上面的热度数据,找到对应的事件url:https://pcw-api.iqiyi.com/video/video/trendcontent?ids=309006000&callback=jsonp_1548834448424_4474 通过分析:https://pcw-api.iqiyi.com/video/video/trendcontent?ids=309006000&callback=

数据测试001:利用python连接数据库插入excel数据 最近在做数据测试,主要是做报表系统,需要往数据库插入数据验证服务逻辑,本次介绍如何利用python脚本插入Oracle和Mysql库中: 1)Oracle部分 #coding=utf-8import osos.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' #这个很重要,不写会报错import cx_Oracleimport pandas as pd#连接oracle数据库c

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

利用python开发了一个提取sim.log 中的各个关键步骤中的时间并进行统计的程序: #!/usr/bin/python2.6 import re,datetime file_name='/home/alzhong/logs/qtat1/R2860.01.13/sim-applycommitrollback-bld1.log' file=open(file_name,'r') acnum=[];time_res=[];lnum=0 def trans_time(time): t1=datet

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 1 pandas读取文件的解析函数 read_csv 读取带分隔符的数据,默认分隔符 逗号 read_table 读取带分隔符的数据,默认分隔符 “\t” read_fwf 读取定宽.列格式数据(无分隔符) read_clipboard 读取剪贴板中的数据(将网页转换为表格) 1.1 读取excel数据 import pandas as pd import numpy as np fi

在开始学习之前,我们需要安装pandas模块.由于我安装的python的版本是2.7,故我们在https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2/#downloads 此网站上下载的0.16.2版本,下载后解压缩利用dos命令打开对应的文件下,并运行 python setup.py install安装,可能会出现报错:error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat

对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节. group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中. >>> from pandas import * >>> df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one

需求分析: 判断excel2表中的某个唯一字段是否满足条件,如果满足条件,就在excel1中进行查询,若存在excel中,就将该数据进行剔除. python脚本的实现: from __future__ import division import pandas as pd #指定文件的路径 imputfile= 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\excel1.xlsx' #原始表excel1 imputfile1= 'C:\\Users\\Administr

1.首先是安装python(注意python3.X和python2.X是不兼容的,我们最好用python3.X) 安装方法:安装python 2.安装成功后,再进行我们需要的插件安装.(这里我们需要用到requests和pymssql两个插件re是自带的)注:这里我们使用的是sqlserver所以安装的是pymssql,如果使用的是mysql可以参考:安装mysql驱动 安装插件的方法为 安装pymssql->进入命令行输入命令:pip install pymssql 安装requests->

1 合并数据集 pandas.merge pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) import pandas as pd from pandas impor

#/bin/python3.4# -*- coding: utf-8 -*- import xlrd def open_excel(file="file.xls"): try: data = xlrd.open_workbook(file) return data except Exception: print("please check excel!") # 根据索引获取Excel表格数据# 参数:table:Excel文件路径 colnameindex:表头列名

import requests, json from pyecharts.charts import Map, Page, Pie, Bar from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType def chinaTotal(): re = requests.get( "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&cal

最近想从一个网站上下载资源,懒得一个个的点击下载了,想写一个爬虫把程序全部下载下来,在这里做一个简单的记录 Python的基础语法在这里就不多做叙述了,黑马程序员上有一个基础的视频教学,可以跟着学习一下 本篇博客为基础章:利用Python从网页端抓取数据,闲话不多说,开始正题: 首先需要学习这几个模块: 1 webbrowser:Python自带的模块,打开浏览器获取到指定的页面 2 requests:从英特网上下载文件和网页 3 Beautiful Soup:解析HTML,即网页编写的格式 4

上半部分内容链接 : https://www.cnblogs.com/lowmanisbusy/p/9069330.html 四.json和jsonpath的使用 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JSON和XML的比较可谓不相上下. Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使

一.数据类型及解析方式 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(

一.简介 Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量.易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍. 二.

小爬最近接到一个棘手任务:需要提取手机话费电子发票PDF文件中的数据.接到这个任务的第一时间,小爬决定搜集各个地区各个时间段的电子发票文件,看看其中的差异点.粗略统计下来,PDF文件的表格框架是统一的,但是数据部分则有较大差异: . 小爬首先想到的是借助工具提取发票的文本内容,然后用re正则表达式进行规则化的匹配数据,找到每个字都信息;这其中大部分的python-pdf解析库都能胜任. 可关键的问题是,提取出来的文本差异性非常大,比如说:各段文字出现的顺序并不是按照PDF中的文字的Z序排列.举个

在使用 Python 开发爬虫的过程中,requests 和 BeautifulSoup4(别名bs4) 应用的比较广泛,requests主要用于模拟浏览器的客户端请求,以获取服务器端响应,接收到的响应结果,如:网页HTML源码则交由 bs4 封装后再解析提取目标内容数据. 今天的案例中,我们将使用一个新库 MechanicalSoup 该库事实上是对 requests 和 bs4 的进一步封装,让请求和解析的工作进一步简化,如果你已经熟悉 requests 和 bs4 的基本操作,下面的代码理

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分