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使用Python批量下载Wind库中的PDF报告

背景最近小编出于工作需要,准备在Wind金融终端批量下载上市公司2019年第一季度业绩预告。通过相关的条件检索,发现其相关有近百条。 由于Wind金融终端目前并不支持批量下载公司公告(只能逐个点击链接后下载pdf格式的公告)。 解决方案小编在这里将介绍利用Python网络爬虫这一利器,来解决Wind库中批量下载公告的问题。 批量下载的思路是:Wind金融库仅仅提供以ExcelCSV格式保存的url链接(见下图,),因此本文将通过解析url链接去获取上市企业的公告文本(pdf格式)。?

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Wind开放疫情:三行代码,轻松搞定!

万得作为中国大陆领先的金融、信息和软件服务企业,迅速组织相关人员日夜奋战,第一时间在Wind金融终端移动端和电脑端同步上线了「疫情信息地图」。 且我们为用户提供了一手的疫情,其主要来自国家卫健委、各省市区卫健委等官方渠道,以确保疫情:权威、准确、及时。 现在,我们决定把疫情免费开放给大家使用!?三行代码、轻松搞定?下面,就让 ? 教大家如何提取疫情和做可视化分析吧! 还为大家精心提供了多种疫情处理、可视化模板,自定义获取疫情的函 , 方便重复调用,轻松可视化! 1、将鼠标移到每个单元格的上方下方空白处,出现下图样式,点击+模板:? 方式二通过Web API获取落地疫情除了在万矿云平台获取疫情外,如果您想通过其他编程语言,将疫情下载至本地,我们提供的Web API可以满足您的需求!

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    Python(pycharm)在wind

    字处理文档.DRV 设备驱动程序文件.ICO 图标文件.INF 安装信息文件.INI 系统配置文件.CHM 已编译的HTML帮助文件.JPG 一种常用图形文件.MID MIDI音乐文件.MDB Access库文件

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    分析可视化】分组技术GroupBy

    类似于库分组的 ? GroupBy操作和库类似 城市天气进行GroupBy操作 对group的单个列求平均值是Series 对group求平均值返回DataFrame import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 读入城市天气csv文件df = pd.read_csv(UsersbennyrhysDesktop分析可视化 -集homeworkcity_weather.csv)df date city temperature wind 0 03012016 BJ 8 5 1 17012016 BJ 12 2 2 31012016 Int64Index(, dtype=int64), SH: Int64Index(, dtype=int64), SZ: Int64Index(, dtype=int64)}# get_group相当于根某列的分组过滤出来

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    分析可视化】聚合技术Aggregation

    pandas as pdfrom pandas import Series, DataFrame# 读入城市天气csv文件df = pd.read_csv(UsersbennyrhysDesktop分析可视化 -集homeworkcity_weather.csv)df date city temperature wind 0 03012016 BJ 8 5 1 17012016 BJ 12 2 2 31012016 31072016 GZ -1 5 16 14082016 GZ 1 5 17 28082016 GZ 25 4 18 11092016 SZ 20 1 19 25092016 SZ -10 4 # 根城市进行分组 SZ 2.0 5.000 21.213203 -10.0 -2.50 5.0 12.50 20.0 2.0 2.500000 2.121320 1.0 1.75 2.5 3.25 4.0 # 传入聚合函 NaN NaN NaN SZ NaN NaN NaN # 自定义函 聚合 (最大值-最小值)def foo(attr): return attr.max() - attr.min()g.agg(foo

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    科学学习手札58)在R中处理有缺失值的高级方法

    一、简介  在实际工作中,遇到中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始的分布或者浪费来之不易的信息 ,VIM包中的matrixplot将框或矩阵中的缺失及值分布以色彩的形式展现出来,下面是利用matrixplot对R中自带的airquality集进行可视化的效果:rm(list=ls() : 传入待插补的框或矩阵,其中缺失值应表示为NAm: 生成插补矩阵的个,mice最开始基于gibbs采样从原始出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用,而m则控制具体要生成的完整初始框个 ;  4、对5个合成出的框在缺失值位置进行融合,这里需要用到新的函complete,其主要有下面三个参:data: 前面mice函输出的结果action: 当只希望从合成出的m个框中取得某个单独的框时 ,可以设置action参,如action=3便代表取得m个框中的第3个mild: 逻辑型变量,当为TRUE时,会输出包含全部m个合成框的列表  获悉上列参意义后,若只想抽取某个框如第3个

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    基于DFIG的风电场一次调频的驱动模型预测控制方法(CS)

    由于风电场本质上是非线性的,需要频繁维护的参很多,因此如何建立风电场动态控制的动态模型是最关键的问题。提出了一种驱动模型预测控制(data-driven MPC)方法,使风电场参与一次调频。 在该方法中,基于Koopman算子理论,提出了一种专门的动态模式分解(SDMD)算法,该算法能从观测中线性逼近风电场的动态特性。 原文标题:Data-driven Model Predictive Control Method for DFIG-based Wind Farm to Provide Primary Frequency Regulation Service原文:As wind power penetration increases, the wind farms are required by newly released This paper proposes a data-driven model predictive control (data-driven MPC) method to make wind farms

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    4-5 R语言函 split

    #split根因子或因子列表将 向量或其他对象分组#通常与lapply一起使用#split(参):split(向量列表框,因子因子列表) > x x 0.61008707 0.81746169 lapply(split(x,f),mean)$`1` -0.6790049 $`2` 0.4547805 $`3` 0.8085015 > head(airquality) Ozone Solar.R Wind > s table(airquality$Month) 5 6 7 8 9 31 30 31 31 30 > lapply(s,function(x) colMeans(x))$`5` Ozone Wind Temp NA 11.62258 65.54839 $`6` Ozone Wind Temp NA 10.26667 79.10000 $`7` Ozone Wind Temp NA 8.941935 83.903226 $`8` Ozone Wind Temp NA 8.793548 83.967742 $`9`Ozone Wind Temp NA 10.18 76.90 > sapply(s,function

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    海上风电环境变异

    我们发现,一个捕捉风速,方向和空气密度的综合影响的多输入功率曲线,,与依靠风速作为唯一的解释变量的单变量方法相比,可以提供两位的改善相比。 根在纽约新泽西湾收集的真实进行测试,我们提议的多输入模型在预测海上风力发电前两个时刻方面表现出很高的解释性,证明了它们对海上风电行业的潜在价值。 turbines operate, potentially compromising their value in offshore wind energy applications, and (ii wind power variability, with the ultimate goal of accurately predicting its first two moments. power, testifying their potential value to the offshore wind industry.

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    英特尔欲出售旗下软件部门Wind River | 热点

    英特尔表示此次出售旨在将业务专注于为中心的战略任务上。外媒报道,英特尔准备将其Wind River Systems软件部门出售给金融巨头TPG,交易价格尚未对外公布。 该芯片制造商在2009年斥资8.84亿美元收购了Wind River Systems.Wind River在英特尔旗下主要负责开发嵌入式操作系统、飞行器和工业机器人软件。 悉,出售Wind River的协议将会在2018年第二季度完成交割。在出售后,Wind River将继续由总裁吉姆·道格拉斯和现在管理团队领导。 而Wind River是市场的领导者,拥有强大的产品组合,因而能够从这些趋势中收益。TPG对Wind River作为一家独立公司的发展前景很看好,并计划加大投资力度,促进其进一步发展。 这符合英特尔以为中心的战略。

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    Swift入门:枚举

    问题是,对于这种类型的,字符串不是好的选择-是rain,“rainy还是”raining?还是“ showering(阵雨)”,“ drizzly(蒙蒙细雨)”或“ stormy(暴风雨)”? 枚举通过让您定义一个新的类型,然后定义它可以容纳的可能值来解决此问题。例如,我们可以说有五种天气:sun, cloud, rain, wind 和 snow。 在幕后,枚举通常只是简单的字,比计算机使用的字符串要快得多。 请记住,此检查只是幕后的字,闪电般快。现在,返回并再次阅读该代码,因为我将通过两个重要的更改来重写它。 ——我只是把它放在wind中。

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    利用协调图进行风电场控制的可扩展优化 (CS)

    考虑到决定风机寿命的复杂的依赖性,学习一个灵活和最佳的控制策略需要一个驱动的方法。然而,由于风电场是大规模的多代理系统,在整个联合行动空间中优化控制策略是难以解决的。 原文:Wind farms are a crucial driver toward the generation of ecological and renewable energy. Due to their rapid increase in capacity, contemporary wind farms need to adhere to strict constraints We propose a new learning method for wind farm control that leverages the sparse wind farm structure wind flow simulator.

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    R包reshape2,轻松实现长、宽表格转换

    。 二、什么是宽表格和长表格示例说明:例子使用内置于R中的空气质量集(airquality)。 每个变量单独成一列的为宽,例如:## ozone wind temp## 1 23.61538 11.622581 65.54839## 2 29.44444 10.266667 79.10000# 11.622581## 6 wind 10.266667## 7 wind 8.941935## 8 wind 8.793548## 9 temp 65.548387## 10 temp 79.100000 一般我们实验记录的格式(大多习惯用宽表格记录)和我们后期用R绘图所用到的格式往往不一样,例如ggplot2、plyr,还有大多建模函lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格来作图

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    Scrapy框架之爬取城市天气预报

    抽取 2.3 自定义spider3.存储 3.1 修改settings.py 3.2 存储4.结果展示5.作者的话1.项目初始化创建项目scrapy startproject weather 接下来,定义以下存储的! item = wind item = high_temperature item = low_temperature yield item 3.存储3.1 修改settings.py# 这两行直接添加 然后scrapy crawl CQtianq4.结果展示存储至txt这里只截了一部分,实际每个重复两次。存储至json这个不是重复,存储的是两个地区存储至MongoDB这个不是重复,存储的是两个地区存储至MySql这个不是重复,存储的是两个地区!终端运行

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    Wind的实时行情API使用

    Wind的实时行情是通过回调函来实现的。也就是大框架下,我们是让主程序一直while循环,然后有新的行情到来的时候,wind的API会自动调用我们写好的回调函。 然后func参就是我们后面需要写的一个回调函。        设置完需要的和回调函的名称之后,就把主线程打入死循环即可。 # 回调函,新的行情来的时候运行def AH_raio_calculatte(rt_trading_data): global A_target_pos,H_target_pos try: # 获取基本 在新的行情到来的时候,wind会自动把新的行情传递给我们的回调函,我们的函要做的事情就是解析一下回调函中的,并实现自己想要的功能。这里,笔者的例子是有两个股票,所以逻辑会稍微复杂一点。 建议大家可以自行调试,获得wind传入的结构,然后编写获取的函和处理的代码。

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    R包reshape2 |轻松实现长、宽表格转换

    。 二、什么是宽表格和长表格示例说明:例子使用内置于R中的空气质量集(airquality)。 每个变量单独成一列的为宽,例如:## ozone wind temp## 1 23.61538 11.622581 65.54839## 2 29.44444 10.266667 79.10000# 11.622581## 6 wind 10.266667## 7 wind 8.941935## 8 wind 8.793548## 9 temp 65.548387## 10 temp 79.100000 一般我们实验记录的格式(大多习惯用宽表格记录)和我们后期用R绘图所用到的格式往往不一样,例如ggplot2、plyr,还有大多建模函lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格来作图

    2.7K10

    leaflet实现动态地图风场效果

    ,源 minVelocity: 0, Velocity:速率 maxVelocity: 10, velocityScale: 0.005, particleMultiplier: 1 300,粒子的量 lineWidth: 2, 粒子的粗细 frameRate: 15, 定义每秒执行的次 colorScale: 其中, data: (必要参),为源,有一定的格式要求,后面会来分析 velocityScale 结构 },{ header{ 结构同上 }, data: } ] 源为json格式,内容可以看作是一个组里包含了两个对象,每个对象分header和data两部分。 如此,中记录了每个网格点上的正北方向、正东方向的风速值,两个值进行向量加运算,即该点的风速向量。 完整示例代码下载(包含): leaflet风场示例(https:download.csdn.netdownloadu01241355111267442)

    3.6K11

    Lightgbm 回归预测

    第一步 编写加载模块,文件命名为dataload.py #! dataload import loadData #从自创的dataload 模块中加载 loadData以生产from genFeature import feature_extrac #从自创的 def main(): Percent = #设定训练集与验证集的比例 data,pre,real = loadData()#加载 data = feature_extrac(data)# 提取特征 ,label_test.shape) #打印形状 model_predict = lgbmodel(train,y,test) #训练 metrics = Metrics(model_predict 建议: 本文章案例不提供,大家可以自己创造随机或者使用国日新能的竞赛,但是特征名称要做相应改动。有问题可私聊E-mail:deepwind@aliyun.com

    3.3K20

    mapboxGL之风流图

    PARTICLE_LINE_WIDTH = width; particle count scalar (completely arbitrary--this values looks nice)粒子计标量 var PARTICLE_REDUCTION = 0.5; desired milliseconds per frame每帧所需的毫秒 var FRAME_RATE = 10; singleton for no wind in the form: var NULL_WIND_VECTOR = ; interpolation for vectors like wind (u,v,m) var , λ, φ, x, y, scale, wind, windy) { var u = wind * scale; var v = wind * scale; var d = distortion(projection window.msRequestAnimationFrame || function( callback ){ window.setTimeout(callback, 1000 20); };})();参考格式可从网盘下载

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    React---组件实例三大核心属性(一)state

    a) 强制绑定this: 通过函对象的bind()    b) 箭头函   3. 状态,不能直接修改或更新三、内部原理 1. render调用次:1+n次(1是初始化的那次 n是状态更新的次)  2. ———— 1+n次 1是初始化的那次 n是状态更新的次 render(){ console.log(render); 读取状态 const {isHot,wind} = this.state return :微风} 6 7 render(){ 8 const {isHot,wind} = this.state 9 return 今天天气很{isHot ? 炎热 : 凉爽},{wind}10 }11 12 自定义方法————要用赋值语句的形式+箭头函13 changeWeather = ()=>{14 const isHot = this.state.isHot15

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