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Day01| 第四期-落户

01 前言 今天是学长带你手把手做的第一个案例,2018年的落户,通过通过积落户方式的落户者的,为指导落户申请提供决策依。? 案例的和编程实现并不复杂,作为第一个案例的重点是教会大家基本的思路,这个思路也是绝大多任务所运用的思路,可以叫做“维度指标”。 第一步:确定维度和用来描述维度属性的指标第二步:针对指标的类型,如果是离散型的,对指标group by类后过滤特征,如果是连续型的,将切成几段。 当然,维度和指标的确立是建立在对业务的理解之上,首先需要对业务进行全面的了解,之后再做。 总结:思路,根业务确定维度和指标,根指标类型判断采用类并进行条件过滤或是

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Python实现的落户示例

本文实例讲述了Python实现的落户享给大家供大家参考,具体如下:落户状况 获取(爬虫文件下载)— (维度—指标)从公司维度不同公司对落户人指标的影响 , 即什么公司落户人最多也更容易落户从年龄维度不同年龄段对落户人指标影响 , 即什么年龄段落户人最多也更容易落户从百家姓维度不同姓对落户人的指标影响 , 即什么姓的落户人最多即也更容易落户不同段的占比情况# 导入库import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import font_manager#读取(文件) , 并查看相应结构和格式 公司维度---人指标# 对公司进行组聚合 , 并查看的相关 (个 , 总 , 平均 , 人占比)group_company = lh_data.groupby(company,as_index

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    使用Python落户完我陷入了深思

    2018年8月1日,市首批积落户核查阶段已结束。用人单位和申请人可登录积落户在线申报系统查看申报初核结果。10月23日起,正式开办市常住户口积落户手续。 目前官方公布的为2018年的积落户,通过对,可以了解整体的比例和布情况。 今天使用Python实现做了下,结合pandas, numpy, matplotlib, pyecharts等插件通过可视化的方式进行统计,以柱状图,饼图,地图,表格等形式展示布情况 2.2 整体饼图统计绝大多的比例集中在90-95,95~100的区段次之,如果想得到更细粒度的,可以使用饼图查看。? 而且让我有些奇怪的是有些已经是户口了,怎么还要申请户口?5.2 省份地图布?QQ群号:763628645QQ群二维码如下, 添加请注明:姓名+地区+职位,否则不予通过

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    Python 爬取二手房漂族买得起房吗? | 附完整源码

    作者 徐麟本文经授权转自公众号森麟(ID: shujusenlin)房价高是漂们一直关心的话题,本文就对的二手房进行了。 本文主要为两部:Python爬取赶集网二手房,R对爬取的二手房房价做线性回归,适合刚刚接触Python&R的同学们学习参考。 01Python爬取赶集网二手房入门爬虫一个月,所以对每一个网站都使用了Xpath、Beautiful Soup、正则三种方法别爬取,用于练习巩固。来源如下:? 02R对爬取的二手房房价做一般线性回归下面我们用R对抓取的赶集网二手房做一些简单的的说明Name:主要是商家的醒目标题,不具备参考意义Type:卧室、客厅、卫生间Area:面积(平方米)Towards:朝向Floor:楼层Decorate:装修情况,如精装修、简单装修、

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    实战—二手房房价

    二手房房价与预测目的:本篇给大家介绍一个的初级项目,目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的源:博主通过爬虫采集的链家全网二手房初探首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。 可视化Region特征对于区域特征,我们可以不同区域房价和量的对比。 set_ylabel(每平米单价) sns.barplot(x=Region, y=Price, palette=Greens_d, data=df_house_count, ax=ax2)ax2.set_title(各大区二手房量对比 set_title(各大区二手房房屋总价,fontsize=15)ax3.set_xlabel(区域)ax3.set_ylabel(房屋总价) plt.show()???

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    市蛋壳公寓租房

    今天享一篇文章,用Python对蛋壳公寓区域共6025条公寓进行采集、清洗、可视化。 后台回复「蛋壳」可获取本文的集。获取蛋壳公寓网页结构相对简单,结构统一,简单的url翻页构造即可。需要注意的是极少网页会返回404,需要添加判断过滤掉。 蛋壳公寓面积布从蛋壳公寓的面积布来看,86.77%的公寓面积不足20㎡。10㎡以下的蛋壳公寓占比达到了21.2%,即便如此,这个字仍不足深圳的一半。 相关性从相关系表可以看出,蛋壳公寓的面积、周边地铁对公寓的价格有较大的的影响,相关系别为0.81和0.36。蛋壳公寓在进行房屋定价时,对公寓的面积以及公寓的地铁配套有较大权重的考虑。 以上,就是蛋壳公寓租房的一些和展示。最后,作为一个踩过不少坑的“过来人”,给大家一些建议:租房一定要和房东直接签协议!其他合同也类似,不要跟权利无关的第三方签。不要长期预付!

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    实战-2011-2016年房价

    以下源来自于日月光华老师课程的链家二手房成交,仅作个人学习使用。 ---- 目的: 1.二手房成交价格布 2.寻找每个版块成交总金额超过1亿的经纪人 3.成交量超过1亿的经纪人相关因素 的读取与合并 首先来看下文件夹,一共有7份文件,所以肯定涉及到合并集 ,data_list = 此时,我们可以进行离散化了, bins = pd.cut(dj,bins,right=False)cats = pd.cut(dj,bins,right=False)pd.value_counts 这相当于两个聚合的问题,也是一样的解决方案x = data.groupby().sum()xx透视表-成交量超过1亿的经纪人相关因素 透视表,动态的去改变表的布局,方便我们,比如说,重新去指定表的行或列 之前在清洗之字符串处理与应用函处理一文中介绍了DataFrame可以通过apply函对行与列进行向量化处理,而data.groupby(xingming)是一个DataFrameGroupBy

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    实战—二手房房价(建模篇)

    阅读本文需要 10 钟上一篇和大家享了一个入门的一个小项目 二手房房价,链接如下:实战—二手房房价 文章在sf发布之后看到有不少感兴趣的朋友给我点了赞,感谢大家的支持了 本篇将继续上一篇之后进行挖掘建模预测,这两部构成了一个简单的完整项目。结合两篇文章通过和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果。下面从特征工程开始讲述。 特征工程特征工程包括的内容很多,有特征清洗,预处理,监控等,而预处理根单一特征或多特征又很多种方法,如归一化,降维,特征选择,特征筛选等等。这么多的方法,为的是什么呢? 其目的是让这些特征更友好的作为模型的输入,处理的好坏会严重的影响模型性能,而好的特征工程有的时候甚至比建模调参更重要。下面是继上一次之后对进行的特征工程,博主将一个一个帮大家解读。

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    使用图表2020落户的

    这是学习笔记的第 2284篇文章2020年10月15日,2019年落户人员名单出炉:最低值93.58,6007人最终成为“锦鲤”。 背景信息:2016年8月11日,市积落户管理办法(试行)发布。本市积落户自2017年1月1日起施行,每年申请一次。 2018年4月11日,发布《市积落户操作管理细则》,4月16日将正式开放在线系统,接受社会申报。 对于年年陪跑的我,还是耐不住寂寞做了下,假设我们看到的是这样的,有公示编号和姓名,出生年月,公司和积,而且今年还对积的明细做了公示。 这个,包括名次和前2年差别不大。?4)中签牛人的公司类型 可以看到绝大多的公司都是有限公司,此外一些出版社,研究院和事务所,大学也有有一定的比例。

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    如何用Python爬取二手房

    背锅侠 一个有个性的订阅号----近期,有个朋友联系我,想统计一下二手房的相关的,而自己用Excel统计工作量太过于繁杂,问我用Python该如何实现。 构造要访问的URL这里,我试着抓取海淀区二手房的相关。首先,是观察一下URL的结构,如下:? ).get(href, None)解每个房子的详细信息接下来,获取到每个房子的URL了,就是爬取URL对应的并对一个个的房屋获取其详细信息了,思路同上,也是根源码获取相关的标签,然后获取,这里将每个房子的信息保存在字典中 直接贴代码:def gethouseInfo(url): 获取房子的详细信息 :param url: 子地址 :param soup: 父XML,可以从中获取小区信息 :return: # 返回的类型为字典 当获取到相关的之后,就可以存储(MongoDB或者MySQL),以及统计了。

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    用Python落户名单,发现……

    以下文章来源于凹凸 ,作者MINUS大大导读:落户制度已经实行两年了,2018年申报积落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。 01 我们本次用到的工具包有:pandas、seaborn和Matplotlib。落户是csv文档(文末可下载),内部记录了6019条落户信息。 03 总结根本篇简单的我们发现:通过积获得户口的年龄段集中在35岁到46岁之间,主要为42±2岁之间;积集中在90左右,行业集中在IT和国企央企及金融行业。 有关媒体统计,在当前的积落户政策下,本科生需要15左右年才能拿到100,研究生也需要12年以上才能拿到100。 相关源码和落户已上传github:https:github.comzpw1995aotodatatreemasterbj_luohu 有话要说?Q: 你觉得哪座城市落户最难?

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    用python落户名单,发现……

    落户制度已经实行两年了,2018年申报积落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。而去年2019年,申报积落户人为106403名,实际公示名单共6007人。 01我们本次用到的工具包有:pandas 、seaborn 和Matplotlib。落户是csv文档(文末可下载),内部记录了6019条落户信息。 3总结 根本篇简单的我们发现:通过积获得户口的年龄段集中在35岁到46岁之间,主要为42±2岁之间;积集中在90左右,行业集中在IT和国企央企及金融行业。 有关媒体统计,在当前的积落户政策下,本科生需要15左右年才能拿到100,研究生也需要12年以上才能拿到100。 相关源码和落户已上传github:https:github.comzpw1995aotodatatreemasterbj_luohu作者:董汇标MINUS,关注知乎点击左下角原文链接。

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    图表2020年和2018年落户

    对于年年陪跑的我,还是耐不住寂寞做了下,假设我们看到的是这样的,有公示编号和姓名,出生年月,公司和积,而且今年还对积的明细做了公示。 有限公司3710有限责任公司213出版社16研究院14事务所43大学6电视台1然后再来看看2018年的2019年5月16日,市人力社保局发布消息,市2019年积落户申报工作将于5月22日正式启动 目前官方公布的为2018年的积落户,通过对,可以了解整体的比例和布情况。 今天使用Python实现做了下,结合pandas, numpy, matplotlib, pyecharts等插件通过可视化的方式进行统计,以柱状图,饼图,地图,表格等形式展示布情况 而且让我有些奇怪的是有些已经是户口了,怎么还要申请户口?5.2 省份地图布?

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    :浅如何在买到理想的房子?

    之前看到一篇超级经典的用选房的案例,只是由于资料变更找不到了,大致记得是采集和挖掘了房管局、统计局、各售房平台、区域发改委、交通、学校等等作为样本来,最终一步步找到理想的房子。 今天我看到了相对不错的文章,现在享给大家: 选房,是买房的第一步,也是最复杂的一步,有近万个小区,近千所小学,没几个月的踩盘研究,很难选出适合自己的小区。 西二旗配套布图小区环境,建成年代在1980年以后,面积在80-100平,两居和三居最宜,还剩201个小区,小区布如下图。 ?小区布图2.学校 把小学成5类,布如下图: ? 如果按目前贷款额度看,一大部地区已经失去了作为家庭investment存在的意义,甚至有跑输定存的风险,这种地区,在部权重因子上表现惊人的相似。 最终这81个小区布如下,注意,不做推荐,只是举例。 ?有了心仪小区,下个房源APP,把自己关注的小区拉进去,每天看看有没有降价的好房源。

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    全年天气状况

    本文来自 @范洺源 投稿,在其基础上做了点修改----最近在学爬虫和,看到天气网上有国内城市一年的天气历史,想以此为源练习一下,于是就有了这个项目。 用到的相关库包括:requestsbs4pandasmatplotlibseabornpyecharts源天气网的历史天气预报查询页面(http:lishi.tianqi.com)上有各城市的为例,打开页面之后经过简单的尝试就可以发现,每个月的是以http:lishi.tianqi.com{城市的拼音}{年份+月份}.html这样的地址来展示的,于是可此构建一个函,函的作用是默认返回市 由于需要进行一定的,所以这里没有将保存到文件,而是直接使用 pandas 的 dataframe 进行储存。 的降水天不多,主要在7、8月份。可以对比下重庆的,差别就很明显了:?

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    Python开发的现状

    相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历,今天突然想了解一下Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要那必然是现有样本。 本文通过爬虫和为大家展示一下Python开发的现状,希望能够在职业规划方面帮助到大家!!!爬虫爬虫的第一步自然是从请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。 具体就看大家如何选择了1思路 通过请求我们发现每页返回15条,totalCount又告诉了我们该职位信息的总条。 向上取整就可以获取到总页。然后将所得保存到csv文件中。 这样我们就获得了源! 通过cvs文件,为了方便我们统计,我们需要对进行清洗比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专# 读取 df

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    租房:2016年在如何租到好房子?

    我的不少朋友告诉我,”之前你公众号发布的买房攻略很有趣,可是不接地气,能不能一下帝都租房啊”!我想也是,春节后我配置了爬虫工具,从各大中介网站抓取了8万余条租房。 我好奇五号线沿线的价格是如何布的,于是做了一张下面的图:?请仔细看曲线的下降点,这些都是环路的绿隔,没什么商业,整体租金都会偏低,但非常不建议租这些地方,在的人都知道过天桥有多麻烦。 上班族最看重的:地铁在,上班最重要的是坐地铁方便,因此我统计了全12000个小区的信息,并计算了每个小区到最近地铁站的步行距离。看得出地铁对租金的影响还是很大的,相关系为0.29。 笔者统计了所有小区的售房均价,租房均价,户,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的表格,共计12200条。选择一个区域,就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。 转载大公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大无关。

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    【租房】2016年在如何租到好房子?

    作者:赵一鸣摘自:微信公号“沙漠之鹰”感谢赵一鸣的投稿,大文摘一向以发布干货文章著称,也欢迎大家投稿,投稿邮箱:tg@bigdatadigest.cn过年之后,很多人选择租房。 我的不少朋友告诉我,之前你公众号发布的买房攻略很有趣,可是不接地气,能不能一下帝都租房啊! 我想也是,春节后我配置了爬虫工具,从各大中介网站抓取了8万余条租房。 我好奇五号线沿线的价格是如何布的,于是做了一张下面的图:?请仔细看曲线的下降点,这些都是环路的绿隔,没什么商业,整体租金都会偏低,但非常不建议租这些地方,在的人都知道过天桥有多麻烦。 笔者统计了所有小区的售房均价,租房均价,户,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的表格,共计12200条。选择一个区域,就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。 赵一鸣,2007级邮通信工程专业,2014年硕士毕业,从事大开发,包括编译,爬虫和清洗,可视化等。马拉松和无器械健身爱好者。

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    【租房】2016年在如何租到好房子?

    我的不少朋友告诉我,”之前你公众号发布的买房攻略很有趣,可是不接地气,能不能一下帝都租房啊”!我想也是,春节后我配置了爬虫工具,从各大中介网站抓取了8万余条租房。 我好奇五号线沿线的价格是如何布的,于是做了一张下面的图:?请仔细看曲线的下降点,这些都是环路的绿隔,没什么商业,整体租金都会偏低,但非常不建议租这些地方,在的人都知道过天桥有多麻烦。 最后看楼层,自如的房子,出乎意料的给了准确地楼层,给了我宝贵的:?二层最贵,一层最便宜,三层和以上差不多。道理也简单啊,一层采光不好,而且比较潮。高层爬楼比较麻烦。 上班族最看重的:地铁在,上班最重要的是坐地铁方便,因此我统计了全12000个小区的信息,并计算了每个小区到最近地铁站的步行距离。看得出地铁对租金的影响还是很大的,相关系为0.29。 笔者统计了所有小区的售房均价,租房均价,户,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的表格,共计12200条。选择一个区域,就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。

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    深度|猎聘大​:人才供需及流动全景

    而猎聘大显示,在2017年一季度全国平均年薪最高的Top20城市中,以23.03万元的平均年薪位居第一,上海、深圳、广州、杭州别名列第二至第五名。? (来源:猎聘大研究院)中高端人才的平均年薪别比上海、深圳、广州、杭州高出0.37万、0.54万、2.82万、 4.58万。 那些逃离的人都去了哪里?猎聘大显示,18.63%的职场人流向了上海,这是外流人才布最大的一个城市。? (来源:猎聘大研究院)人才外流目标城市排名第二至第五的城市别是深圳、杭州、天津、广州,这里从流入的人才占比别为8.95%、6.25%、5.50%、4.26%。 (来源:猎聘大研究院)河省是外来人才最大的输送地,这与河的地理位置有着重大关系。河省几乎包围了整个,在地理上具有天然优势。

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