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Python数据分析实战之数据获取

一个数据分析师,最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下,让你去做一个详细的数据分析报告。确实,巧妇难为无米之炊,数据数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。...在本期Python数据分析实战学习中,将从常见的数据获取方法入手,对常用的数据获取方式进行详细的介绍: Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招....csv") >>> f=open("E:/测试文件夹/测试数据.csv") # 解决方案 >>> df=pd.read_csv(f) window 中 shift+右键-->复制为路径 获取的文件路径...(file_name, dtype='float32', delimiter=' ') # 获取数据 >>> print(data) # 打印数据 [[ 0. 1. 2. 3. 4...(file_name, dtype='float32', delimiter=' ') # 获取数据 >>> tofile_name = 'binary' # 定义导出二进制文件名 >>> data.tofile

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Python数据分析实战之数据获取

一个数据分析师,最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下,让你去做一个详细的数据分析报告。确实,巧妇难为无米之炊,数据数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。...在本期Python数据分析实战学习中,将从常见的数据获取方法入手,对常用的数据获取方式进行详细的介绍: Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招....csv") >>> f=open("E:/测试文件夹/测试数据.csv") # 解决方案 >>> df=pd.read_csv(f) window 中 shift+右键-->复制为路径 获取的文件路径...(file_name, dtype='float32', delimiter=' ') # 获取数据 >>> print(data) # 打印数据 [[ 0. 1. 2. 3. 4...(file_name, dtype='float32', delimiter=' ') # 获取数据 >>> tofile_name = 'binary' # 定义导出二进制文件名 >>> data.tofile

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    .NET也能玩量化【2】搭建本地财经数据获取服务,以及获取复权历史A数据演示

    我们主要使用公开访问的方式来访问skshare的接口数据,因为咱是本地化交易的,不搞那么复杂,能获取数据就行。...我在本测试的开源项目上页提供了附录说明,感兴趣可以文末获取开源地址: 接下来,我使用上面创建的.NET 程序来做个简单的测试使用 咱们先测试下能不能获取数据先。...在http文件内,新建一个api地址测试数据,例如前面提到的swagger文档里面的地址:本地IP:8080/api/public 然后新建一个请求测试,例如获取A的所有股票代码和名字:stock_info_a_code_name...swagger来触发获取所有A的代码和名字 可以看见获取所有A数据,一共五千多条,大概耗时122毫秒。...再继续拓展一个Get请求的带表单参数的方法 新增控制器内的方法,用来获取历史数据,例如获取300532股票的2024年开始到现在2024-06-23(23是周日,最新应该获取到06-21)。

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    elasticsearch分页获取数据

    提到elasticsearch分页,可能首先想到的是类似mysql的那种处理方式,传入分页起始值以及每页数据量,es确实提供了类似的处理策略,代码如下: @Test public void searchFromSize...new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); //每页10个数据...but was [11010] 为什么会使用index.max_result_window来限制搜索深度,因为这需要耗费大量内存,比如from为10000,es会按照一定的顺序从每个分片读取10010个数据...,然后取出每个分片中排序前10的数据返回给协调节点,协调节点会将从所有分片节点返回的10条数据再次进行统一排序处理,以此来返回全局排序前10的数据,如果有类似的需要可以使用scroll以及search

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    数据获取:认识Scrapy

    在最后的实战项目中,我们将会使用Scrapy来做数据采集并进行深度的数据分析和可视化。 在Scrapy的官网上对它的介绍是:Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。...Downloader(下载器) 从调度器中传过来的页面URL,下载器将负责获取页面数据并提供给引擎,而后把数据提供给spider。...Item Pipeline(实体管道) Item Pipeline负责处理Spider中获取到的Item,并进行后期处理,比如详细分析、过滤、存储等等操作。...在Parse()方法中,主要是完成了两个操作:1.提取目标数据2.获取新的url。...['language'] = language yield item 重写的DoubanSpider 类中getDetailLinks()和getMovieDetail()引用自之前数据获取小节中的内容

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    数据时代数据获取

    试想一下,如果卫生部收集国内所有医院的诊治数据,建立一个医疗大数据平台,个人认为这将会在流行病预测、疑难杂症治疗、甚至医疗资源不足等问题上产生十分重的积极作用。...随着大数据的不断发展,数据获取难度及数据量规模增大,未来大数据获取成本将会越来越高。 那么,目前的主流数据获取方式包括哪些呢?1....众包方式通过大量人力产生,如人工标注的数据,很多政府通过人力搜集的数据也暂且归为此类;2. 数据API获取,很多商业数据平台提供了有偿数据获取的API,通过这些API可以获取想要的数据;3....前三种方式是简单粗暴的,要么有钱,要么有关系,那么第四种方式则是当前大数据获取技术领域探讨得相对较多的问题。 在爬虫领域,数据获取又可以分为数据获取数据清洗两个方面。...,如基于视觉、听觉甚至感觉的数据获取,就如同人类一样,通过眼镜、耳朵和皮肤获取数据,那时候又将是一番怎样的景象呢?

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    4,数据获取

    sklearn 数据集一览 类型 获取方式 自带的小数据集 sklearn.datasets.load_... 在线下载的数据集 sklearn.datasets.fetch_......计算机生成的数据集 sklearn.datasets.make_... svmlight/libsvm格式的数据集 sklearn.datasets.load_svmlight_file(...) mldata.org...自带的小数据集: 鸢尾花数据集:load_iris() 可用于分类 和 聚类 乳腺癌数据集:load_breast_cancer() 可用于分类 手写数字数据集:load_digits() 可用于分类...糖尿病数据集:load_diabetes() 可用于分类 波士顿房价数据集:load_boston() 可用于回归 体能训练数据集: load_linnerud() 可用于回归 图像数据集: load_sample_image...二,计算机生成的数据集 使用计算机生成数据集的优点: 非常灵活:可以控制样本数量,特征数量,类别数量,问题难易程度等等。 无穷无尽:妈妈再也不用担心我没有数据集了。

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