❶ 如何提取python數據
首先是准備工作,導入需要使用的庫,讀取並創建數據表取名為loandata。
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import numpy as np
import pandas as pd
loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
設置索引欄位
在開始提取數據前,先將member_id列設置為索引欄位。然後開始提取數據。
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Loandata = loandata.set_index('member_id')
按行提取信息
第一步是按行提取數據,例如提取某個用戶的信息。下面使用ix函數對member_id為1303503的用戶信息進行了提取。
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loandata.ix[1303503]
按列提取信息
第二步是按列提取數據,例如提取用戶工作年限列的所有信息,下面是具體的代碼和提取結果,顯示了所有用戶的工作年齡信息。
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loandata.ix[:,'emp_length']
按行與列提取信息
第三步是按行和列提取信息,把前面兩部的查詢條件放在一起,查詢特定用戶的特定信息,下面是查詢member_id為1303503的用戶的emp_length信息。
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loandata.ix[1303503,'emp_length']
在前面的基礎上繼續增加條件,增加一行同時查詢兩個特定用戶的貸款金額信息。具體代碼和查詢結果如下。結果中分別列出了兩個用戶的代碼金額。
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loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']
在前面的代碼後增加sum函數,對結果進行求和,同樣是查詢兩個特定用戶的貸款進行,下面的結果中直接給出了貸款金額的匯總值。
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loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()
除了增加行的查詢條件以外,還可以增加列的查詢條件,下面的代碼中查詢了一個特定用戶的貸款金額和年收入情況,結果中分別顯示了這兩個欄位的結果。
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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]
多個列的查詢也可以進行求和計算,在前面的代碼後增加sum函數,對這個用戶的貸款金額和年收入兩個欄位求和,並顯示出結果。
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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()
❷ 如何用python 爬蟲抓取金融數據
獲取數據是數據分析中必不可少的一部分,而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此,我拾起了Python這把利器,開啟了網路爬蟲之路。
本篇使用的版本為python3.5,意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分:網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。
一、網頁源碼的獲取
很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。
為了減少干擾,我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分,然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。
pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息
其中compile方法為編譯匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的,下面我只羅列所用到符號的含義。
語法 說明
. 匹配任意除換行符「 」外的字元
* 匹配前一個字元0次或無限次
? 匹配前一個字元0次或一次
s 空白字元:[<空格> fv]
S 非空白字元:[^s]
[...] 字元集,對應的位置可以是字元集中任意字元
(...) 被括起來的表達式將作為分組,裡面一般為我們所需提取的內容
正則表達式的語法挺多的,也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些,看來頁面解析也有很長的一段路要走。
三、所得結果的整理
通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據,會匹配出一些空白字元出來,所以我們採用如下代碼把空白字元移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last:整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')
最後,我們可以列印幾列數據看下效果,代碼如下
print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])
❸ 怎麼用python爬取相關數據
以下代碼運行通過:
importrequests
frombs4importBeautifulSoup
importos
headers={
'User-Agent':"Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.1(KHTML,likeGecko)"
"Chrome/22.0.1207.1Safari/537.1"}
##瀏覽器請求頭(大部分網站沒有這個請求頭會報錯)
all_url='http://www.mzitu.com/all'
start_html=requests.get(all_url,headers=headers)
##使用requests中的get方法來獲取all_url的內容headers為請求頭
print(start_html.text)
##列印start_html
##concent是二進制的數據,下載圖片、視頻、音頻、等多媒體內容時使用concent
##列印網頁內容時使用text
運行效果:
❹ 如何用python抓取某些想要的數據
使用python獲取網頁源碼,然後分析源碼內容
根據內容分析出想要的數據,然後按數據的規則使用正則表達式或者查找特定字元串的方式得到想要的數據。
❺ 如何用Python爬取數據
方法/步驟
在做爬取數據之前,你需要下載安裝兩個東西,一個是urllib,另外一個是python-docx。
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這個爬下來的是源代碼,如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。
❻ python爬蟲抓取數據的步驟
三步,用scrapy
定義item類
開發spider類
開發pipeline
❼ 如何用python抓取js生成的數據
一、查看相應的js代碼,用python獲取原始數據之後,模仿js編寫相應的python代碼。
二、通過介面api獲得數據,直接使用python獲取介面數據並處理。
三。終極方法。使用 Selenium和PhantomJS執行網頁js代碼,然後再獲取數據,這種方法100%可以獲取數據,確定就是速度太慢。
❽ 如何用python抓取網頁資料庫
最簡單可以用urllib,python2.x和python3.x的用法不同,以python2.x為例:
import
urllib
html
=
urllib.open(url)
text
=
html.read()
復雜些可以用requests庫,支持各種請求類型,支持cookies,header等
再復雜些的可以用selenium,支持抓取javascript產生的文本
❾ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據
這個說來有點復雜,用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊,找到數據源地址,然後用excel或python抓這個源地址數據,可能還要加上反扒代碼,構造時間戳等等,你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。
❿ python如何抓取數據是開發嗎
python是一種膠水語言 很方便加入插件 中間件 其他語言 ,往上貼就可以了 自帶解釋器
可以直接命令行
抓取數據
照著網上例子程序編寫調試就可以了