python 怎么把数据存入excel 表格

时间: 2023-05-04 12:04:16 浏览: 35
Python是一门强大的编程语言,能够轻松地将数据保存到Excel表格中。一般来说,可以使用Python内置的xlwt和xlsxwriter模块的API来实现Excel文件的创建和保存。 其中,xlwt模块主要适用于创建.xls文件格式的Excel文件。以下是使用xlwt模块将数据存入Excel表格的步骤: 1. 导入xlwt模块: ``` import xlwt ``` 2. 创建Workbook对象: ``` wb = xlwt.Workbook() ``` 3. 添加工作表: ``` sheet = wb.add_sheet('Sheet1') ``` 4. 往工作表里添加数据: ``` sheet.write(0, 0, 'Hello') sheet.write(0, 1, 'World') ``` 此处的sheet.write()方法代表在第1行第1列位置上写入'Hello',在第1行第2列位置上写入'World'。 5. 保存Excel文件: ``` wb.save('example.xls') ``` 此外,如果需要创建.xlsx文件格式的Excel文件可以使用xlsxwriter模块。以下是使用xlsxwriter模块将数据存入Excel表格的步骤: 1. 导入xlsxwriter模块: ``` import xlsxwriter ``` 2. 创建Workbook对象: ``` workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx') ``` 3. 添加工作表: ``` worksheet = workbook.add_worksheet() ``` 4. 往工作表里添加数据: ``` worksheet.write('A1', 'Hello') worksheet.write('B1', 'World') ``` 此处的worksheet.write()方法代表在第1行第1列位置上写入'Hello',在第1行第2列位置上写入'World'。 5. 保存Excel文件: ``` workbook.close() ``` 以上就是Python将数据存入Excel表格的方法,使用Python在Excel中进行数据操作是非常方便有用的。

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### 回答1: 可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据,并将其转换为list。 具体步骤如下: 1. 安装pandas库:在命令行中输入pip install pandas,等待安装完成。 2. 导入pandas库:在Python代码中添加import pandas as pd。 3. 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件,例如:df = pd.read_excel('data.xlsx'),其中data.xlsx为Excel文件名。 4. 将读取的数据转换为list,例如:data_list = df.values.tolist()。 完整代码如下: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 将数据转换为list data_list = df.values.tolist() # 打印list print(data_list) 注意:在读取Excel文件时,需要保证Excel文件与Python代码在同一目录下,或者使用文件的绝对路径。 ### 回答2: Python 读取 Excel 数据为 List 在 Python 中,使用第三方库 Pandas 来读取 Excel 数据会比较容易,以下是具体的步骤: 首先,我们需要安装 Pandas: python pip install pandas 接着,我们需要引入 Pandas: python import pandas as pd 然后,使用 Pandas 的 read_excel 函数来读取 Excel 文件: python df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='sheet1') 在这里,'file.xlsx' 是要读取的文件,'sheet1' 是 Excel 文件中的表格名称。 接着,我们可以使用 df.values.tolist() 函数将数据转换成 Python 的 List 数据类型: python data_list = df.values.tolist() 现在,我们得到了一个 List 类型的变量 data_list,其中包含了 Excel 文件中的所有数据。如果我们需要获取某一列或某一行的数据,可以使用 Pandas 的 loc 或 iloc 函数。 例如,我们要获取第一列的数据: python col1_data = df.iloc[:, 0].tolist() 这里,:.表示获取所有的行,0 表示第一列,tolist() 将其转换成 Python 的 List 类型。 总体来说,使用 Pandas 不仅能够方便地读取 Excel 文件,还能十分便捷地对数据进行处理和分析。在处理大量数据时,使用 Pandas 也能够提高数据处理和计算的效率。 ### 回答3: Python 作为一种非常流行的编程语言,常常用来处理数据。在进行数据处理的过程中,读取 Excel 表格是常见的需求之一。Python 中可以通过一些第三方库来实现读取 Excel 表格的操作,其中比较常用的是 pandas 和 openpyxl 库。 使用 pandas 库来读取 excel 表格数据,我们需要使用其中的 read_excel 方法。该方法可以接收一个 excel 文件名或者一个 URL 作为输入,并返回一个 DataFrame 对象。如果我们只需要读取表格中的一列或者一行数据,也可以使用这个方法实现。代码示例如下: python import pandas as pd # 读取整个 Excel 表格的数据 df = pd.read_excel('excel_filename.xlsx') # 读取指定 Sheet 的数据 df = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取指定列数据 column_data = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', usecols=['列名']) # 读取指定行数据 row_data = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', nrows=1) 如果我们想要将 Excel 表格中的数据存入列表中,可以使用 pandas 库提供的 to_dict 和 to_records 方法,代码示例如下: python import pandas as pd # 将整个 Excel 表格转换为字典类型 data_dict = pd.read_excel('excel_filename.xlsx').to_dict() # 将 Excel 表格中的一列数据转换为列表类型 column_data = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', usecols=['列名']).to_dict()['列名'] # 将 Excel 表格中的一行数据转换为列表类型 row_data = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', nrows=1).to_dict('records')[0] 使用 openpyxl 库来读取 Excel 表格数据,我们需要使用其中的 load_workbook 方法。该方法可以接收一个 excel 文件名作为输入,并返回一个 Workbook 对象。使用 Workbook 对象我们可以读取指定的表格信息。代码如下: python import openpyxl # 读取 Excel 表格 workbook = openpyxl.load_workbook('excel_filename.xlsx') # 读取指定的 Sheet worksheet = workbook['Sheet1'] # 读取指定单元格 cell_value = worksheet['A1'].value 如果我们想要将 Excel 表格中的数据存入列表中,可以使用 openpyxl 库中的 iter_rows 和 iter_cols 方法,代码示例如下: python import openpyxl # 读取 Excel 表格 workbook = openpyxl.load_workbook('excel_filename.xlsx') # 读取指定的 Sheet worksheet = workbook['Sheet1'] # 将行数据转换为列表类型 row_data = [cell.value for cell in worksheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)][0] # 将列数据转换为列表类型 column_data = [cell.value for cell in worksheet.iter_cols(min_col=1, max_col=1, values_only=True)][0] 以上就是 Python 中读取 Excel 表格数据为列表的几种常见方法,大家可以根据自己的具体需求选择相应的方法。
要将参数写入Excel,可以使用Python中的pandas库和openpyxl库。首先,使用pandas的DataFrame将参数数据存储为表格形式。然后,使用openpyxl库将DataFrame写入Excel文件。 下面是一个示例代码,演示了如何将参数写入Excel: python import pandas as pd # 创建参数数据 data = { '参数名称': \['参数1', '参数2', '参数3'\], '数据类型': \['类型1', '类型2', '类型3'\], '默认值': \['值1', '值2', '值3'\], '取值范围': \['范围1', '范围2', '范围3'\], '参数单位': \['单位1', '单位2', '单位3'\], '参数含义': \['含义1', '含义2', '含义3'\] } # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 将DataFrame写入Excel df.to_excel('参数.xlsx', index=False) 在这个示例中,我们首先创建了一个包含参数数据的字典。然后,使用pandas的DataFrame将字典转换为表格形式的数据。最后,使用DataFrame的to_excel方法将数据写入名为"参数.xlsx"的Excel文件中。 请注意,你可以根据实际情况修改参数数据和Excel文件的名称。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python pandas read_excel 参数详解 to_excel 读写Excel](https://blog.csdn.net/acoolgiser/article/details/111944821)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Python将word表格存入excel —— 格式化pg参数手册](https://blog.csdn.net/Hehuyi_In/article/details/125690019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
Python可以使用不同的库来处理Excel文件,比如openpyxl和pandas。引用\[1\]中的代码演示了使用openpyxl库来遍历Excel文件中的所有单元格,并打印出每个单元格的坐标和值。而引用\[2\]中的代码演示了使用pandas库来读取Excel文件的内容,并进行一些操作,比如增加行数据和列数据,然后将修改后的数据保存到新的Excel文件中。 在机器学习中,Excel的统计分析能力可以帮助我们处理数据。通过学习如何使用Python操作Excel文件,我们可以将Python处理得到的数据存入Excel表格中,并进行进一步的分析。这样可以将Python和机器学习与Excel相结合,实现数据处理和分析的自动化。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python最详细的Excel操作方式,你值得拥有!](https://blog.csdn.net/liyuanjinglyj/article/details/87895700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [全网最全Python操作Excel教程](https://blog.csdn.net/weixin_43820813/article/details/124467183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
好的,我可以帮您编写一个豆瓣电影的爬虫。以下是代码示例: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils import get_column_letter import os from docx import Document class DoubanMovieSpider: def __init__(self): self.url = 'https://movie.douban.com/top250' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ' '(KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} self.movies = [] def get_movie_info(self, url): res = requests.get(url, headers=self.headers) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') # 获取电影名称 movie_name = soup.find('span', property="v:itemreviewed").text.strip() # 获取电影导演 directors = soup.find_all('a', rel="v:directedBy") director_list = [director.text for director in directors] director = ' / '.join(director_list) # 获取电影类型 types = soup.find_all('span', property="v:genre") type_list = [type.text for type in types] movie_type = ' / '.join(type_list) # 获取电影评分 rating = soup.find('strong', property="v:average").text # 获取电影评价人数 rating_count = soup.find('span', property="v:votes").text # 获取电影简介 summary = soup.find('span', property="v:summary").text.strip() # 将电影信息存入字典 movie_info = {'电影名称': movie_name, '导演': director, '电影类型': movie_type, '评分': rating, '评价人数': rating_count, '简介': summary} return movie_info def get_movies(self): for i in range(10): url = self.url + '?start=' + str(i * 25) + '&filter=' res = requests.get(url, headers=self.headers) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') movie_list = soup.find_all('div', class_='info') for movie in movie_list: # 获取电影详情页链接 detail_url = movie.find('a')['href'] # 获取电影信息 movie_info = self.get_movie_info(detail_url) self.movies.append(movie_info) def save_excel(self): # 存储到Excel中 if not os.path.exists('DoubanMovie.xlsx'): wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = 'DoubanMovie' header = ['电影名称', '导演', '电影类型', '评分', '评价人数', '简介'] for col_num, column_title in enumerate(header, 1): column_letter = get_column_letter(col_num) ws['{}1'.format(column_letter)] = column_title for row_num, row_data in enumerate(self.movies, 2): for col_num, col_data in enumerate(row_data.values(), 1): column_letter = get_column_letter(col_num) ws['{}{}'.format(column_letter, row_num)] = col_data wb.save('DoubanMovie.xlsx') else: wb = openpyxl.load_workbook('DoubanMovie.xlsx') if len(wb.sheetnames) == 1: ws = wb.active ws.title = 'DoubanMovie' else: ws = wb.create_sheet(title='DoubanMovie') for row_num, row_data in enumerate(self.movies, 2): for col_num, col_data in enumerate(row_data.values(), 1): column_letter = get_column_letter(col_num) ws['{}{}'.format(column_letter, row_num)] = col_data wb.save('DoubanMovie.xlsx') def save_word(self): # 存储到Word中 if not os.path.exists('DoubanMovie.docx'): document = Document() for movie in self.movies: document.add_heading(movie['电影名称'], 0) document.add_paragraph('导演:' + movie['导演']) document.add_paragraph('类型:' + movie['电影类型']) document.add_paragraph('评分:' + movie['评分']) document.add_paragraph('评价人数:' + movie['评价人数']) document.add_paragraph('简介:' + movie['简介']) document.add_page_break() document.save('DoubanMovie.docx') def run(self): self.get_movies() self.save_excel() self.save_word() print('电影信息已成功存储到Excel和Word中!') # 实例化爬虫对象并运行 spider = DoubanMovieSpider() spider.run() 运行后,程序会在当前目录下生成一个名为"DoubanMovie.xlsx"的Excel表格和一个名为"DoubanMovie.docx"的Word文档,其中Excel表格保存了豆瓣电影Top250的电影信息,包括电影名称、导演、电影类型、评分、评价人数、简介等,而Word文档则将每部电影的具体详情以标题/段落的形式呈现。
### 回答1: Python Pandas是一种用于数据分析和操作的强大工具。它可以轻松地处理和操作数据,并具有多种格式的导入和导出功能。其中,写入Excel文件常常是数据分析工作必不可少的一个环节。 使用Python Pandas写入Excel文件的方式非常简单。首先需要导入Pandas库,然后将数据(DataFrame)转换为Excel文件并保存到指定路径。 具体操作步骤如下: 1. 导入Pandas库,通常的方式是使用“import pandas as pd”。 2. 准备数据,将数据存入DataFrame中。 3. 创建一个Excel文件,通过“writer = pd.ExcelWriter('文件路径及名称.xlsx')”指定文件路径和名称,其中“pd.ExcelWriter”是Pandas提供的一个类。 4. 将数据(DataFrame)写入Excel表格中,语法为“dataframe.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')”,其中dataframe为需要写入的数据,writer为创建的Excel文件对象,sheet_name为Excel表格的名称。 5. 最后调用“writer.save()”保存Excel文件。 总体而言,Python Pandas写入Excel文件是一个十分简单和高效的过程。无论是初学者还是数据分析专业人士,都可以通过这种方式将数据灵活地保存在Excel文件中。 ### 回答2: Pandas是一个强大的Python数据分析库,它提供了许多工具来处理和操作数据,其中之一就是写入Excel文档。在本文中,我们将学习如何使用Pandas将数据写入Excel。 1. 导入Pandas库 我们需要首先导入Pandas库,使用如下代码导入: python import pandas as pd 2. 准备数据 下一步是准备我们要写入Excel的数据。我们可以使用Pandas的DataFrame对象来创建数据集,或者导入已有的数据集,例如csv,txt等。这里我们使用一个简单的例子,创建一个包含学生姓名和成绩的DataFrame对象: python data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '成绩': [90, 88, 95, 92]} df = pd.DataFrame(data) 3. 写入Excel 现在我们可以开始将数据写入Excel了。Pandas提供了一个名为to_excel()的方法,它可以将DataFrame写入Excel文件。我们需要指定Excel文件的名称和存储路径,其中文件名应以.xlsx结尾。还可以选择将行和列标签写入Excel文件,指定Sheet名称等。以下是一个完整的示例代码: python # 将数据写入excel文件 filepath = 'example.xlsx' # 文件保存路径和名称 sheetname = '成绩单' # Sheet名称 df.to_excel(filepath, sheet_name=sheetname, index=False) 在上面的示例中,index=False表示不写入行标签,只写入数据。如果不设置这个参数,默认会写入行标签0,1,2等。 4. 写入多个Sheet 除了将一个Sheet写入Excel,Pandas还可以将多个Sheet写入同一个Excel文件。我们只需要在to_excel()方法中指定要写入的Sheet名称即可。以下是一个示例代码: python # 写入多个sheet filepath = 'example.xlsx' with pd.ExcelWriter(filepath) as writer: df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) 在上面的示例中,我们使用了pd.ExcelWriter()方法创建了一个Excel文件对象,然后在to_excel()方法中指定了要写入的不同Sheet的名称。 总结 通过上面的例子,我们学习了如何使用Pandas库将数据写入Excel文档。使用Pandas,我们可以很容易地将数据从各种数据源(如csv,txt等)导入到DataFrame对象,然后将其写入Excel文件。Pandas还提供了许多其他方法,例如按条件过滤数据,对数据进行统计分析等。无论您是数据分析师、数据科学家还是开发人员,Pandas对于数据处理和分析都是非常有用的工具之一。 ### 回答3: Python中的pandas库是一种用于数据分析的工具。在数据分析中,我们通常需要将处理后的数据保存到excel表格中以便于后续的使用和分享。因此,pandas库提供了将数据写入excel表格的功能。 首先,我们需要使用pandas库中的DataFrame类来创建数据表格。接着,使用to_excel()方法将数据表格写入excel文件。下面是一个示例代码: python import pandas as pd # 创建数据表格 data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [18, 20, 22], '性别': ['男', '男', '女']} df = pd.DataFrame(data) # 写入excel文件 df.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) 以上代码首先创建了一个数据表格,并将其存储在变量df中。然后,使用to_excel()方法将df中的数据写入到名为data.xlsx的excel文件中的Sheet1工作表中。index=False参数表示不将行索引保存到excel文件中。 对于更加详细的pandas写入excel方法的使用,可以参考pandas官方文档或相关教程。
可以使用xlrd库将Excel文件转换为Python中的字典或列表。首先,您需要导入xlrd库,并定义一个函数来读取Excel文件并将其转换为字典或列表。例如,您可以使用以下代码: python import xlrd import json import sys def excel2json(file_path, sheet, jsonName): # 读取Excel文件的sheet sheet = xlrd.open_workbook(file_path).sheets()[sheet] # 保存关键字 keys = [] # 保存结果 result = [] for i in range(sheet.nrows): if i == 0: keys = sheet.row_values(i) # 保存关键字 else: record = {} cnt = 0 # 将Excel文件的数据存入字典中 for item in sheet.row_values(i): record[keys[cnt]] = item cnt += 1 # 将字典存入列表 result.append(record) # 重定向并输出json文件 with open(jsonName, "w") as outputFile: print(json.dumps(result, indent=4)) sys.stdout = outputFile if __name__ == '__main__': file_path = "input.xlsx" sheet = 0 jsonName = 'output.json' excel2json(file_path, sheet, jsonName) 在上面的代码中,您需要将file_path更改为您的Excel文件的路径,sheet更改为要读取的工作表的索引,jsonName更改为要保存的JSON文件名。运行上述代码后,将生成一个名为output.json的JSON文件,其中包含从Excel文件中提取的数据。 请注意,上述代码只能处理一个工作表,如果您的Excel文件有多个工作表,您可能需要根据需要进行修改。 希望这对您有所帮助!123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python - Excel转json](https://blog.csdn.net/qq_43030934/article/details/127755806)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Python读取xlsx表格并转换成Python列表,简单可行](https://blog.csdn.net/qq_22831229/article/details/116233612)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [Python 实现Excel 转 JSON](https://blog.csdn.net/sclarkca56/article/details/123918002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
### 回答1: Python提供了多种将Word内容写入Excel表格的方法。其中一种常用的方法是使用Python的pandas库。 首先,需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令进行安装: pip install pandas 接下来,需要使用Python的python-docx库来读取Word文档中的内容。同样,可以使用以下命令进行安装: pip install python-docx 下面是一个简单的示例代码,演示了如何将Word文档中的内容写入Excel表格: python import os import pandas as pd from docx import Document # 读取Word文档内容 doc_path = 'path_to_your_word_document.docx' document = Document(doc_path) text = [p.text for p in document.paragraphs] # 创建一个DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'内容': text}) # 将DataFrame写入Excel表格 excel_path = 'path_to_your_excel_file.xlsx' df.to_excel(excel_path, index=False) print('内容已成功写入Excel表格!') 在这个示例中,按照你的需要将path_to_your_word_document.docx替换为你实际的Word文档路径,将path_to_your_excel_file.xlsx替换为你期望的Excel表格路径。最后,程序将Word文档中的内容写入指定的Excel表格,并输出成功的提示信息。 请注意,这只是其中一种实现方式。根据具体的需求,还可以使用其他Python库,如openpyxl、xlrd等来完成类似的任务。 ### 回答2: Python可以使用多种方式来实现将Word内容写入Excel表格的操作。下面是使用python-docx和openpyxl库的一种方法。 首先需要安装相关库,可以在终端中使用以下命令进行安装: pip install python-docx pip install openpyxl 使用python-docx库可以读取Word中的内容,openpyxl库可以创建和写入Excel表格。具体代码如下: python from docx import Document from openpyxl import Workbook # 读取Word中的内容 doc = Document('example.docx') content = [] for paragraph in doc.paragraphs: content.append(paragraph.text) # 创建Excel表格并写入内容 wb = Workbook() ws = wb.active for i, line in enumerate(content): ws.cell(row=i+1, column=1, value=line) # 保存Excel表格 wb.save('example.xlsx') 上述代码中,通过Document('example.docx')打开Word文档,并使用paragraphs属性获取每个段落的文本内容,将其存入content列表中。接着,创建一个Excel工作簿对象,通过cell方法将content列表中的内容逐行写入Excel表格中。最后,使用save方法保存Excel表格。 请注意,以上代码只是简单示例,并且可能无法处理Word中的一些特殊格式。如果Word中包含表格等其他元素,可能需要更复杂的处理方式。
### 回答1: 首先需要安装第三方库beautifulsoup和requests,可以在命令行中输入“pip install beautifulsoup4 requests”来进行安装。 然后用requests库发送get请求获取网页源代码,再用beautifulsoup解析网页源代码,找到包含整人关键词的文章标题和阅读量。 最后用pandas库将这些数据存入表格中。 下面是一个示例代码: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd #请求网页 url = 'https://www.csdn.net/' response = requests.get(url) #解析网页 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = soup.find_all('a', {'class': 'title'}) #找到包含整人关键词的标题 keyword = '整人' result = [] for title in titles: if keyword in title.text: result.append({'title': title.text, 'read_count': title.next_sibling.next_sibling.text}) #存入表格 df = pd.DataFrame(result) df.to_csv('csdn_data.csv', index=False) 上面的示例代码会爬取CSDN首页上所有包含整人关键词的文章标题和阅读量,并将这些数据存入名为csdn_data.csv的表格中。 注意:爬取网站数据需要遵守网站的使用协议和隐私政策,在爬取前请务必确保符合相关规定。 ### 回答2: Python爬虫是一种自动化获取网页信息的工具。要实现爬取CSDN上包含整人关键词的博文阅读量并将其存入表格,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的第三方库。使用requests库发送HTTP请求,使用BeautifulSoup库解析网页内容,使用pandas库处理数据,使用openpyxl库保存数据到Excel表格。 2. 发送HTTP请求,使用requests库从CSDN网站上获取博文页面的内容。可以使用get方法,并同时添加查询参数包含整人关键词。 3. 解析网页内容,使用BeautifulSoup库解析博文页面的HTML内容。可以使用find_all方法查找所有的博文链接,并使用正则表达式匹配博文的阅读量。 4. 处理数据,使用pandas库将博文的标题、链接和阅读量保存在一个DataFrame中。 5. 创建Excel表格,使用openpyxl库创建一个新的Excel表格,并将DataFrame的内容保存在表格的不同列中。 以下是示例代码: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 发送HTTP请求,获取博文页面内容 base_url = "https://blog.csdn.net" keyword = "整人" # 整人关键词 params = { "q": keyword } response = requests.get(base_url, params=params) page_content = response.text # 解析网页内容,查找包含整人关键词的博文链接和阅读量 soup = BeautifulSoup(page_content, "html.parser") articles = soup.find_all("a", class_="title") data = [] for article in articles: title = article.get_text() # 博文标题 link = base_url + article.get("href") # 博文链接 read_count = re.findall(r"\d+", article.find_next_sibling("span").get_text())[0] # 博文阅读量 data.append([title, link, read_count]) # 将数据保存到DataFrame中 df = pd.DataFrame(data, columns=["标题", "链接", "阅读量"]) # 创建Excel表格并保存数据 wb = Workbook() ws = wb.active ws.append(["标题", "链接", "阅读量"]) for row in df.itertuples(index=False): ws.append(row) wb.save("csdn_blog_data.xlsx") 运行以上代码后,程序会将包含整人关键词的博文的标题、链接和阅读量保存在一个名为"csdn_blog_data.xlsx"的Excel表格中。 ### 回答3: 要实现这个功能,你可以使用Python中的 requests 和 BeautifulSoup 库来爬取CSDN上的内容,并利用 pandas 库来将数据存入表格中。 首先,你需要导入所需的库: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd 然后,你可以使用 requests 库来获取包含整人关键词的文章列表页面,使用 BeautifulSoup 来解析页面内容: python url = 'https://so.csdn.net/so/search/s.do?q=整人' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 接下来,你可以使用 BeautifulSoup 提供的选择器来提取阅读量和标题信息,并将它们存入一个字典中: python articles = [] for item in soup.select('.search-list li'): title = item.select_one('.search-link').text.strip() views = item.select_one('.read-num').text.strip() articles.append({'标题': title, '阅读量': views}) 最后,你可以使用 pandas 库将这个字典转换为 DataFrame,并将数据保存为一个表格文件(例如 CSV): python df = pd.DataFrame(articles) df.to_csv('csdn_articles.csv', index=False, encoding='utf-8') 整个过程就是这样。你可以将以上代码放在一个 Python 文件中并运行它,就可以完成爬取包含整人关键词的文章阅读量,并将数据存入表格的功能。请注意,爬取网站内容时应遵循相关法律法规。

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基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

javascript 中字符串 变量

在 JavaScript 中,字符串变量可以通过以下方式进行定义和赋值: ```javascript // 使用单引号定义字符串变量 var str1 = 'Hello, world!'; // 使用双引号定义字符串变量 var str2 = "Hello, world!"; // 可以使用反斜杠转义特殊字符 var str3 = "It's a \"nice\" day."; // 可以使用模板字符串,使用反引号定义 var str4 = `Hello, ${name}!`; // 可以使用 String() 函数进行类型转换 var str5 = String(123); //

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

css怎么写隐藏下拉列表

您可以使用 CSS 中的 display 属性来隐藏下拉列表。具体方法是: 1. 首先,在 HTML 中找到您想要隐藏的下拉列表元素的选择器。例如,如果您的下拉列表元素是一个 select 标签,则可以使用以下选择器:`select { }` 2. 在该选择器中添加 CSS 属性:`display: none;`,即可将该下拉列表元素隐藏起来。 例如,以下是一个隐藏下拉列表的 CSS 代码示例: ```css select { display: none; } ``` 请注意,这将隐藏所有的 select 元素。如果您只想隐藏特定的下拉列表,请使用该下拉列表的选择器来替代 sel

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性,如大小、颜色等。此外,它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类,但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制,其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者,事实上,最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31,7,32,1]中,产生了生成的反事实解释,但它们的可视化立即改变了所有相关属性,如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而,这些可能涉及不影响分类结果的性质,并且还组合了若干属性。因此,这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实,其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10,5

android修改电量颜色,android状态栏电池颜色?

您可以通过修改Android系统的主题样式来更改状态栏电池颜色。以下是一些可能的方法: 1. 在您的应用程序主题中添加以下属性: ```xml <item name="android:colorControlNormal">#your_color_here</item> ``` 2. 如果您使用的是Android 6.0及更高版本,则可以使用以下代码更改状态栏电池颜色: ```java if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.M) { getWindow().setStatusBarColor(getResources(