普通方法: 对列表进行排序,然后根据长度为奇数或者偶数的不同情况计算中位数 def huahua(x): length = len(x) print(length) x.sort() print(x) if (length % 2)== 1: z=length // 2 y = x[z] else: y = (x[length//2]+x[length//2-1])/2 return y l = [1,2,3,7,5,6,4,9,8,10] print(huahua(l)) 最佳方法: 采用取反

python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

Python爬虫可以说是好玩又好用了.现想利用Python爬取网页股票数据保存到本地csv数据文件中,同时想把股票数据保存到MySQL数据库中.需求有了,剩下的就是实现了. 在开始之前,保证已经安装好了MySQL并需要启动本地MySQL数据库服务.提到安装MySQL数据库,前两天在一台电脑上安装MySQL5.7时,死活装不上,总是提示缺少Visual Studio 2013 Redistributable,但是很疑惑,明明已经安装了呀,原来问题出在版本上,更换一个版本后就可以了.小问题大苦恼,不

python多线程爬取斗图啦网的表情数据 使用到的技术点 requests请求库 re 正则表达式 pyquery解析库,python实现的jquery threading 线程 queue 队列 ''' 斗图啦多线程方式 ''' import requests,time,re,os from pyquery import PyQuery as jq from requests.exceptions import RequestException from urllib import reque

今天尝试使用python,爬取网页数据.因为python是新安装好的,所以要正常运行爬取数据的代码需要提前安装插件.分别为requests    Beautifulsoup4   lxml  三个插件. 因为配置了环境变量,可以cmd命令直接安装.假如电脑上有两个版本的python,建议进入到目录安装. 安装的命令为 pip install requests(Beautifulsoup4   /lxml  ) 三条分别执行. 安装结束,可以尝试网上一些简单的例子,明白了解 Beautifulso

Numpy数组取值 切片[:,1:5], 掩码操作arr[arr>0], 花哨的索引 arr[0, [1,5]],Pandas的操作类似 Series数据选择方法 Series对象与一维Numpy数组 和标准的Python字典 在许多方面 都一样. 1)将Series看作字典 可以使用Python字典的表达式和方法来检查 键 和索引 值 Series 可以新增,可以扩展. 2)将Series看作一维数组 Series不仅有着和字典一样的接口,而且还具备和Numpy数组一样的数组 数据选择 包括

quanwei9958 转自 python 爬虫抓取心得分享 urllib.quote('要编码的字符串') 如果你要在url请求里面放入中文,对相应的中文进行编码的话,可以用: urllib.quote('要编码的字符串') query = urllib.quote(singername) url = 'http://music.baidu.com/search?key='+query response = urllib.urlopen(url) text = response.read()

python大规模爬取京东 主要工具 scrapy BeautifulSoup requests 分析步骤 打开京东首页,输入裤子将会看到页面跳转到了这里,这就是我们要分析的起点 我们可以看到这个页面并不是完全的,当我们往下拉的时候将会看到图片在不停的加载,这就是ajax,但是当我们下拉到底的时候就会看到整个页面加载了60条裤子的信息,我们打开chrome的调试工具,查找页面元素时可以看到每条裤子的信息都在<li class='gl-item'></li>这个标签中,如下图: 接着

python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. beautifulsoup实现数据解析.提取和清洗 pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码(详细说明在注释里,欢迎同行相互交流.学习~): import requests from bs4 impo

[转]Python用数据说明程序员需要掌握的技能 https://blog.csdn.net/HuangZhang_123/article/details/80497951 当下是一个大数据的时代,各个行业都离不开数据的支持.因此,网络爬虫就应运而生.网络爬虫当下最为火热的是Python,Python开发爬虫相对简单,而且功能库相当完善,力压众多开发语言. 本次教程我们爬取前程无忧的招聘信息来分析Python程序员需要掌握那些编程技术.首先在谷歌浏览器打开前程无忧的首页,按F12打开浏览器的开发

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

python储存数据的方式2017年10月13日 23:38:10 Nick_Spider 阅读数:59286 标签: redis 数据库 爬虫 存储 结构 更多 个人分类: 数据库 爬虫 python 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_39198406/article/details/78231430 在python编程开发中,总是不可避免的遇到数据储存的问题,下面就介绍python与几种数据储存方式交互的方法. j

python 爬虫数据存入csv格式方法 命令存储方式:scrapy crawl ju -o ju.csv 第一种方法:with open("F:/book_top250.csv","w") as f: f.write("{},{},{},{},{}\n".format(book_name ,rating, rating_num,comment, book_link))复制代码 第二种方法:with open("F:/book_top2

注: 上一篇<Python+Selenium爬取动态加载页面(1)>讲了基本地如何获取动态页面的数据,这里再讲一个稍微复杂一点的数据获取全国水雨情网.数据的获取过程跟人手动获取过程类似,所以也不会对服务器造成更大负荷.本文的代码见Selenium获取动态页面数据2.ipynb或Selenium获取动态页面数据2.py.同样在开始前需要准备环境,具体环境准备参考上一篇. 1.数据获取目标 全国水雨情网的数据同样是动态加载出来的,在浏览中打开网页后http://xxfb.hydroinfo.gov

注: 最近有一小任务,需要收集水质和水雨信息,找了两个网站:国家地表水水质自动监测实时数据发布系统和全国水雨情网.由于这两个网站的数据都是动态加载出来的,所以我用了Selenium来完成我的数据获取.数据的获取过程跟人手动获取过程类似,所以也不会对服务器造成更大负荷.这是我写的第1个爬虫,初次接触,还请各位多多指教.本文的代码见Selenium获取动态页面数据1.ipynb或Selenium获取动态页面数据1.py. 1.准备环境 工欲善其事,必先装好环境,耐心地把下面的环境装好. 建议安装Py

Python 保存数据的方法: open函数保存 使用with open()新建对象 写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWe

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

Python数据挖掘——数据预处理 数据预处理 数据质量 准确性.完整性.一致性.时效性.可信性.可解释性 数据预处理的主要任务 数据清理 数据集成 数据归约 维归约 数值归约 数据变换 规范化 数据离散化 概念分层产生 数据清理(试图填充缺失的值,光滑噪声并识别离群点,纠正数据的不一致) 缺失值 忽略元组 人工填写缺失值 使用一个全局常量填充缺失值 使用属性的中心度量(均值/中位数)填充缺失值 使用与给定元组属于同一类的所有样本的均值/中位数 使用最可能的值 填充缺失值 注:某些情况,缺失值并

Python数据挖掘——数据概述 数据集由数据对象组成: 数据的基本统计描述 中心趋势度量 均值 中位数 众数 中列数 数据集的最大值和最小值的平均 度量数据分布 极差 最大值与最小值的差 四分位数 方差 四分位数极差 数据基本统计描述的图形显示 一元分布 分位数图 分位数-分位数图(q-q图) 直方图 二元分布 散点图 数据可视化 1.基于像素的可视化技术 2.几何投影可视化技术 3.基于图符的可视化技术 4.层次可视化技术 度量数据的相似性和相异性 相似 和相异 都称 邻近性 如果不相似,则

用Python爬虫爬取广州大学教务系统的成绩(内网访问) 在进行爬取前,首先要了解: 1.什么是CSS选择器? 每一条css样式定义由两部分组成,形式如下: [code] 选择器{样式} [/code] 在{}之前的部分就是“选择器”.“选择器”指明了{}中的“样式”的作用对象,也就是“样式”作用于网页中的哪些元素.可参考:http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asphttp://www.ruanyifeng.com/blog/2009/

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13500.html 准备工作 安装python3.6 略 安装requests库(用于请求静态页面) pip install requests -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 安装lxml库(用于解析html文件) pip install lxml -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 安装与配置sele