展开

关键词

十一国庆节旅游美食攻略:Python爬取美团网美食,并做可视化展示美食

:1039649593 找管理员领取资料和一对一解答 爬虫知识点 动态抓包演示 json解析 requests模块的使用 保存csv 爬虫代码实现过程 发送请求, 对于找到包发送请求 获取 , 根服务器给你返回的response来的 解析, 提取我们想要的内容 保存, 保存到csv文件 导入模块 import requests # 请求 第三方模块 pip install ,ax=axes[1]) 商圈烤肉量top10 df2 = df.groupby('所在商圈')['名称'].count() df2 = df2.sort_values(ascending= (formatter="{b}:{d}%",font_size=18)) ) c.render_notebook() 不同类型量 df6 = df.groupby('类型')[ regions,values)],radius=["40%", "75%"]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同类型

24810

别@我了,我就一个写代码的,我哪知道哪家是不正规的,Python爬取美团,并可视化展示

前言 今天教的是爬取每天按摩,不爬不知道呀,光是一个城市的前10页,都有1000多家了,全部爬完,那不得至少3000家以上? 现在的市场需求都那么大吗 代码主要内容 动态抓包 json解析 requests模块的使用 保存csv 环境介绍 python 3.8 解释器 pycharm 编辑器 开始代码,先导包 import , 提取我们想要的一些内容 (信息) searchResult = response.json()['data']['searchResult'] # for 遍历 提取列表中的每一个元素内容 .csv',encoding='utf-8',engine="python") df.sample(5) 不同评分类型量 df4 = df.groupby('评分')['名字'].count (formatter="{b}:{d}%",font_size=18)) ) c.render_notebook() 不同类型量 df6 = df.groupby('类型')[

11650
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【推荐】零售十二大分析指标

    零售一天生意的好坏,如何提升,要掌握分析好十二大指标。 一、营业额 (1)营业额反映了的生意走势。    针对以往销售,结合地区行业的发展状况,通过对营业额的每天定期跟进,每周总结比较,以此来调整促销及推广活动。 (2)为及员工设立销售目标。    根营业额,设立经营目标及员工销售目标,将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人,让员工的目标更加清晰;   为员工月度目标达成设立相应的奖励机制,激励员工冲上更高的销售额;    五、连带率(销售件/销售单) 1、连带率的高低是了解人员货品搭配销售能力的重要依。 2、连带率低于1.3,则应立即提升员工的附加推销力度,并给员工做附加推销培训,提升连带销售能力。 3、根员工最擅长的产品安排对应的销售区域,能有效提升人效。 八、客单价(销售额/销售单) 1、客单价的高低反映了顾客消费承受能力的情况,多订适合消费者承受力价位的产品,有助于提升营业额。

    86030

    动态计算

    近日,阿迪达斯发布了2020年财报,其中一张报表是量,如下图所示: 该报表显示了阿迪达斯每个季度的量,以及到2020年底的量(注意年底量=Q4量),另外,还显示了每个季度的开量 1.准备 ---- 准备好资料表,有ID、名称、开业日期、关闭日期等字段。 、期间开量、期间关量、净开关量: 期末量:=CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ('明细'[ID]), FILTER( FILTER ( '明细' 在本例中,日期表和明细无需建立关系,使用时间智能函时等操作时,日期表需要与中的日期建立关系。但本例日期表只是用来筛选。 类似的,HR领域计算在职员工、离职员工、新员工是同样的套路,可参考拙作《Power BI商业分析项目实战》第17章内容。

    11830

    Power Query按开关日期拆分

    比如下表模拟2023年目标设置,每个拆分为12个月,分别设置业绩目标值。 现实的情况是,不是所有都能够在2023年完整经营12个月。 有的预计2023年7月份开业,有的计划在2023年5月闭。如何考虑开关日期,批量将所有拆分为指定行? 将Excel表格中的清单上传到Power Query中(Excel 2013安装Power Query插件,16及以上版本在选项卡下),添加自定义列: 自定义列输入以下公式: { if Date.Year ([开日期])=2023 then Date.Month([开日期]) else 1 .. if Date.Year([闭日期])=2023 then Date.Month([闭日期]) else 12 } 该公式的含义为,生成一个字序列,首先判断序列的起点,如果开日期为2023年,则起点为开的月份,否则起点为1月;接着判断序列的终点,如果闭日期为2023年,则终点为闭月份,否则终点为

    6230

    亚马逊分析

    销售同事从后台导了一份活动期间的所有订单给我,如下图: 这个乍看之下觉得很全面,但是针对prime活动来说没有一点帮助,因为我们要分析的是为什么活动会挂掉的原因。 所以真正对我们有用的应该是物流。 一、提出问题 为什么的prime活动会挂掉? 二、分析问题 1、根亚马逊后台给出的我们的prime及时送达率只有90%,低于标准。 三、理解 现在回过头来看销售给的是不是觉得一点用的都没有? 当然也不全如此,这里面有一列叫追踪号,这是快递订单号。接下来我们想要获得所有订单的物流就需要通过这个追踪码去获得。 1.一共648条,通过整理分析得到以上图表 2.造成未及时送达的主要原因在于未及时发货 3.快递公司单日和一天内送到的占比是97.2% 4.分析166条未及时发货,发现打单到发货时间集中在1 7.之前做的prime活动范围里面有12个城市是快递公司无法保证两日达的,所以需要把这12个城市给剔除出去。 ---- 本文来自找到工作社群会员,在实际工作中是如何面对问题进行分析的。

    35720

    你是下一个网红么?机器说了算!除了下棋,人工智能还能发现新物种

    <猿导读> 这是个人人都可能是网红的时代,随着2015年网红们频频走火,衍生出的网红也是很受小粉丝的追捧。如何在万千中甄别出哪些是真正的网红呢? 阿里科学家通过特征工程与分析得出了一些网红的重要特征,能帮你筛选出真正有潜力的网红 ? 工作原理 悉,阿里科学家通过特征工程与分析,从基本信息、买家人口特征、消费行为信息和社交网络信息四个维度,从种子中选出最能刻画特色的200个左右的特征(feature): 得到这些重要特征后 ,基于阿里云MaxCompute(原ODPS)大计算平台,使用Cosine相似度方法,模型会利用这些特征计算相似度,从海量中过滤掉与种子显然不相似的;然后针对不同运营场景建立细腻的规则引擎进一步过滤非特色 称,为了使这种机器学习判断更为精准,阿里科学家在每次运营人工检查完后,会将符合需求的特色会加入到种子中,不符合需求的特色会加入到模型黑名单中,这样可以调优模型参,帮助模型更好地学习相关特征

    38350

    【案例】无印良品:是实现O2O的最好工具

    无印良品并不为网络的注册用户提供更多的折扣,或提供与线下完全不同的商品。从来看,虽然目前无印良品网络注册会员超过430万人,但其中约有6成的网络注册用户并不在线上交易。 首先,在无印良品的网络查看商品时,可以在相对显著的位置看到查看该商品在库情况的链接,点开后可以看见各个街道的实体一览表,以及虽然不是实时但是相对准确的库存情况(每隔一小时进行更新),点击链接可以进一步看见该线下的位置 根显示,线上的客单价1万日元,实体客单价2000~2500日元,可见对于线上客群和线下客群来说,500日元的优惠券的魅力完全不同。 是实现O2O的最好工具 在这个至关重要的时代,无印良品对格外关注。由于无印良品在网络发放的优惠券可以在线下使用,且因为每个ID获得的优惠券上的条形码都是独一无二。 所以,通过可以知道,有多少人多少次到哪个使用了消费券,哪个人喜欢到哪个消费,哪个顾客在什么时候买了什么东西,以及他们过着怎样的生活。

    85560

    一种室内定位免采集室内Wi-Fi指纹填充算法

    ,为我们后续用定位日志来填充指纹提供了良好的基础。 最后我们采用最近一个月的日志指纹进行填充,并且定期更新。 通过这种方式,我们既保证了指纹的自动化填充,同时也确保了指纹的新鲜度——即使发生变化或者迁移,我们的指纹也能够及时适应。 人工采集的Wi-Fi指纹具有十分明确的真实位置的标注,可信度较高;而自动填充的Wi-Fi指纹,即使加入了清洗策略,也只能保证大部分指纹来源于中,整体中存在一定比例的噪声。 未来,我们会不断优化用于指纹填充的质量,同时结合更多的来源,提高准确度的同时也为更多的进行指纹填充,从而提供一个更加全面和精准的定位体验,也为更上层的应用服务提供一个可靠的基础位置信息服务

    31041

    服饰订单自动按照尺码和级别分货到

    已知我们有 一份订单,有各个产品的订单尺码量。 一份列表,按顺序排列,越排在前面代表该越重要,给予越多的货品支持。 1.将订单、分货级别和分货基础原则(区间)导入Power Query 导入 2.对订单进行分拆 分拆的步骤可直接使用交互界面,为说明前后顺序,我使用高级编辑器对关键环节添加了注释(见"//"行 (源, "分货", each List.First(Table.SelectRows(分货区间,(x)=>x[到货量范围]>=[订单量])[分货])), 删除的列 = Table.RemoveColumns [分货] else [各尺码订单索引]-Number.RoundDown([各尺码订单索引]/[分货])*[分货]), //按照索引将名称引到订单 针对遇到的问题,可以将过程继续进行优化得到解决(比如第1,5点),也可以依行业经验手动调整。

    15110

    postgresql使用filter进行多维度聚合

    每个卖了多少?交易成功的订单有多少?交易失败的订单有多少? 等等...,假使这些的明细都在一个表内,该这么做呢? 有没有简单方式?还有如何减少全表扫描以更改的拿到? 如果只是简单的利用聚合拿到可能您需要写很多sql,具体表现为每一个问题写一段sql 相互之间join起来,这样也许是个好主意,不过对于未充分优化的库系统,针对每一块的问题求解可能就是一个巨大的表扫描 让我们思考一下,也许有这样的解决办法~ (结论是有,当然有,哈哈哈~) 首先我提供下基本的表结构及测试 基本表结构 CREATE TABLE "order_info" ( "id" numeric default" -- 产品名称 ); 初始化表 INSERT INTO "order_info"("id", "oid", "shop", "date", "status", "payment ='交易成功' ) as 交易失败的订单, sum(payment) filter (where status='交易成功' and shop='1' ) as 1交易额, sum(

    13830

    相关产品

    • 数据湖构建 DLF

      数据湖构建 DLF

      腾讯云数据湖构建(DLF)提供了数据湖的快速构建,与湖上元数据管理服务,帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构。DLF包括元数据管理、入湖任务、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。借助DLF,用户可以极大的提高数据入湖准备的效率,方便的管理散落各处的孤岛数据…...

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券