import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}r = requests.get(url, headers=header)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")w1 = soup.find_all("td")result = w1df = pd.DataFrame(result)df1 = df[2:]for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)# 排序,按照第二列的元素进行降序排列df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)title = ['省份', '人数/万']df2.columns = titleprint(df2)将这个程序中人数/万的这列转化成数字
时间: 2024-04-02 11:37:28 浏览: 26
您可以使用pandas中的apply函数来将“人数/万”列转换为数字类型,例如:
```
df2['人数/万'] = df2['人数/万'].apply(lambda x: float(x.replace(',', '')))
```
这将使用lambda函数将每个值中的逗号删除并将其转换为浮点数类型。然后将修改后的结果存储回原始DataFrame中的“人数/万”列。
相关问题
这个代码有问题import pandas as pd from io import StringIO from urllib import request url= "https://www.runoob.com/python/python-intro.html" data = request.urlopen(url).read().decode(encoding='utf-8') dlists = [rw for rw in StringIO(data)]
在代码的第4行中,应该使用`StringIO(data)`来将获取的数据转换为`StringIO`对象,而不是使用`[rw for rw in StringIO(data)]`将其转换为列表。正确的代码应该是这样的:
```
import pandas as pd
from io import StringIO
from urllib import request
url= "https://www.runoob.com/python/python-intro.html"
data = request.urlopen(url).read().decode(encoding='utf-8')
dlists = StringIO(data)
```
这样就可以将获取的数据转换为`StringIO`对象,然后可以使用`pd.read_csv(dlists)`来将其读取为`pandas`的数据框。
对url = 'http://www.piaofang.biz',全球票房做可视化分析
抱歉,我无法直接访问互联网上的网页。但是,您可以使用Python的requests库下载网页数据,并使用pandas来处理数据。以下是一个示例代码,可以帮助您实现这个任务:
```python
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'http://www.piaofang.biz'
# 发送HTTP请求,获取网页数据
response = requests.get(url)
# 提取数据并进行处理
data = pd.read_html(response.text) # 使用pandas的read_html函数读取网页上的表格数据
df = data[0] # 假设第一个表格是我们需要的数据
# 数据可视化
# 这里是一个简单的示例,你可以根据数据的特点进行更复杂的可视化操作
plt.plot(df['日期'], df['票房'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('票房')
plt.title('全球票房')
plt.show()
```
请注意,这只是一个简单示例,具体的数据处理和可视化方法可能需要根据实际情况进行调整。