我想从具有相似页面结构的多个页面中提取一些信息。页面的所有URL都保存在一个file.txt中(一行中的每个URL)。我已经创建了代码来从一个链接中抓取所有数据(它可以工作)。
但我不知道如何创建一个循环来遍历txt文件中的所有URL列表,并刮取所有数据。
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
import json
import matplotlib.pyplot as plt
from bs
正如标题所示,如何使用python优雅地访问API并解析JSON内容并将其保存到关系数据库(MYSQL)中以供以后访问?
在这里,我将数据保存到一个pandas对象上。但是,如何创建一个mysql数据库,将json内容保存到其中,并访问这些内容以供以后使用呢?
# Libraries
import json, requests
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
# Set URL
url = 'https://api-v2.themuse.com/jobs'
# For loop to
我有两只熊猫DataFrames df1和df2,它们的格式相当标准:
one two three feature
A 1 2 3 feature1
B 4 5 6 feature2
C 7 8 9 feature3
D 10 11 12 feature4
E 13 14 15 feature5
F 16 17 18 feature6
...
和df2的格式相同。这些DataFrames的大小分别为175 MB和140 MB。
m
如果下面的条件是有效的,我想学习如何用Python编写一个循环来打印单词数。
# sys.setdefaultencoding() does not exist, here!
import sys
reload(sys) # Reload does the trick!
sys.setdefaultencoding('UTF8')
import tushare as ts
import pandas as pd
df = ts.get_tick_data('002428','2015-03-02')
df.head(10)
for vol
有人可以建议如何纠正这一点吗?
Traceback (most recent call last):
File "/home/morpheus/.local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3080, in get_loc
return self._engine.get_loc(casted_key)
File "pandas/_libs/index.pyx", line 70, in pandas._libs.index.IndexEngine.get
嗨,我有来自网站的以下代码:
import numpy as np
from netCDF4 import Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib.patches import Path, PathPatch
csv_data = np.loadtxt('csv_data(lat/long/value).csv',skiprows=1,delimiter=',')
nu
考虑下面是我的数据框架,我希望填充百分比列,将单个标记除以Total,以获得百分比。
Name Marks
0 Total 100
1 Name1 45
2 Name2 65
3 name3 93
4 name4 89
我写了这样的代码
for i in range(0,5):
pcnt=(df['Marks'][i])/(df['Marks'][0])
df['Percentage']=pcnt*100
但是百分比列只为所有行生成0。上面的代码只是一个例子
我试图在python上加载一个xlsx文件,但是我发现一些值是不准确的。我知道使用Decimal更准确,但我发现从数据集给出的原始值是不准确的。This is the row from the xlsx file with the problem value highlighted。And this is the output when I pull that value from the dataframe。这就是我加载数据的方式 import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'A:\Deakin\Crypto\Export Trade His
因此,我目前正在学习如何使用numpy、pandas等在python中分析金融数据。我从一个小脚本开始,希望它能根据两个选定日期之间的价格变化对一些选定的股票进行排名。我的第一个脚本是:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
from pandas import Series, DataFrame
import datetime
from operator import itemgetter
#Edit below for 2 dates you wish to cal
如何制作pandas版本18.0存储集
我正在使用python pandas,我使用下面的代码,我在pandas版本18.0和pandas版本17.0上得到了不同的结果
import pandas as pd
data = pd.DataFrame([{'a':set()}])
a
0 {}
而在17.0中,结果是
a
0 set([])
这段代码是在Jupyter Notebook中用Python3.6编写的。在其他语言中,我非常确定我构建的循环看起来像这样:
endRw=5
lenDF=100 # 1160
for i in range(0, lenDF):
print("i: ", i)
endIndx = i + endRw
if endIndx > lenDF:
endIndx = lenDF
print("Range to use: ", i, ":", endIndx)
# this
新手来了。
在Selenium Python, Find Elements, Pandas:上需要帮助
代码如下:
array=[]
array=driver.find_elements_by_xpath("//fl-list-item")
for e in array:
print(e.text)
我可以看到打印(e.text)如下:(有20个元素,这里是第一个)
Convert a PDF in Word
$250 – 750 USD
Posted 6 minutes ago
We would like to have a (scanned) PDF file con
我试图读取我的汽车销售数据,并将它们传输到numpy数组。但不起作用。这是数据图像。
import numpy as np
import pandas as pd
for i in range(2,34):
data = pd.read_csv('Book2.csv')[i].values
data.shape
print(data)
错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\ThinkPad\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\sit
当将for -循环的输出导入到另一个for循环时,我面临着问题。
My python script
import pandas as pd
import numpy as np
a=list(np.sort(np.random.uniform(low=2, high=3, size=(3,))))
a = [ round(elem, 1) for elem in a ]
#print(a)
for i,b in enumerate(a):
c=[b,b+1]
print(c)
for lrng in np.linspace(0,3,3):
d=[lrng, 15.
我是Python新手,但很难理解下面的While循环代码,因为它的行为非常不同。我知道这个代码是如何工作的,但我不知道它是如何工作的。高级Python专家也不知道。
x = 1
while x < 10:
print x
x = x + 1 ## How does this VAR manipulate Print as the VAR comes late in the code?
我不知道这是否与控制流或全局var有关。请帮助我更深入地理解。
我正在使用Python中的Pandas,在将自定义函数应用于一个系列时,我希望访问前面的计算结果。
大致如下:
import pandas
# How can I obtain previous_result?
def foo(value, previous_result = None):
# On the first iteration there is no previous result
if previous_result is None:
previous_result = value
return value + previous_re