def comment_p(x): x = x.replace(r'+','') if '万' in x: x = x.replace(r'万','') x=float(x)*10000 return x else: return x有问题吗

时间: 2024-03-22 14:40:35 浏览: 64
根据你提供的代码,`comment_p` 函数将 `+` 符号去掉后,判断字符串中是否包含 `万` 字符。如果包含,将 `万` 字符去掉,并将字符串转换为浮点数类型,然后乘以 `10000` 得到对应的整数值。如果不包含 `万` 字符,则直接返回原字符串。 这个函数的处理方式与之前提供的代码略有不同,但在处理带有 `万` 字符的字符串时应该是可行的。不过需要注意的是,如果 `comment` 列中存在非法字符或缺失值,这个函数可能会出现错误,因此建议先进行数据清洗和预处理,确保数据的准确性和完整性。
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用python编写一段代码关于某品牌手机图片爬虫和评论数据分析,并进行数据获取:采集京东某品牌手机评论数据,数据预处理,可视化分析,图形用户界面,数据存取:使用txt/csv/excel等。网址为https://item.jd.com/100011172363.html,

好的,以下是用 Python 实现该任务的代码示例: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import pandas as pd import jieba import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud from tkinter import * from tkinter import ttk from tkinter import filedialog # 爬取京东某品牌手机的图片 def crawl_images(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') img_tags = soup.select('.spec-items img') for img_tag in img_tags: img_url = 'https:' + img_tag['data-origin'] img_name = img_url.split('/')[-1] with open(img_name, 'wb') as f: img = requests.get(img_url, headers=headers).content f.write(img) # 爬取京东某品牌手机的评论数据 def crawl_comments(url): comments_url = url.replace('item', 'comment') + '?pageSize=10&callback=fetchJSON_comment98vv18658' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(comments_url, headers=headers) json_str = response.text[len('fetchJSON_comment98vv18658('):-2] comments = json.loads(json_str)['comments'] df = pd.DataFrame(comments) df = df[['creationTime', 'content', 'score', 'referenceName']] return df # 对爬取到的数据进行预处理 def data_preprocessing(df): # 去除无用信息 df = df.dropna(subset=['content']) df = df[df['content'].str.strip() != ''] # 去除重复数据 df = df.drop_duplicates() # 中文分词 df['content'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x))) return df # 可视化分析 def data_visualization(df): # 绘制评分分布图 plt.hist(df['score'], bins=5, alpha=0.5) plt.xlabel('Score') plt.ylabel('Count') plt.title('Score Distribution') plt.show() # 绘制词云图 wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, font_path='msyh.ttc').generate(' '.join(df['content'])) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 图形用户界面 def create_gui(): def open_file(): file_path = filedialog.askopenfilename(defaultextension='.csv', filetypes=[('CSV Files', '*.csv'), ('Excel Files', '*.xlsx')]) if file_path: df = pd.read_csv(file_path) text.delete('1.0', END) text.insert('1.0', df.head().to_string()) def save_file(): file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension='.csv', filetypes=[('CSV Files', '*.csv'), ('Excel Files', '*.xlsx')]) if file_path: df.to_csv(file_path, index=False) def crawl_and_analyze(): url = url_entry.get() comments_df = crawl_comments(url) comments_df = data_preprocessing(comments_df) data_visualization(comments_df) global df df = comments_df def show_data(): text.delete('1.0', END) text.insert('1.0', df.head().to_string()) root = Tk() root.title('JD Phone Comments Analysis') url_label = Label(root, text='URL:') url_label.grid(row=0, column=0) url_entry = Entry(root, width=50) url_entry.grid(row=0, column=1) crawl_button = Button(root, text='Crawl and Analyze', command=crawl_and_analyze) crawl_button.grid(row=1, column=0, sticky=W, pady=5) show_data_button = Button(root, text='Show Data', command=show_data) show_data_button.grid(row=1, column=1, sticky=W, pady=5) save_button = Button(root, text='Save Data', command=save_file) save_button.grid(row=1, column=2, sticky=W, pady=5) open_button = Button(root, text='Open Data', command=open_file) open_button.grid(row=1, column=3, sticky=W, pady=5) text = Text(root, width=80, height=30) text.grid(row=2, column=0, columnspan=4) root.mainloop() if __name__ == '__main__': url = 'https://item.jd.com/100011172363.html' crawl_images(url) create_gui() ``` 以上代码中,我们首先定义了 `crawl_images` 和 `crawl_comments` 函数,分别用于爬取京东某品牌手机的图片和评论数据,并返回 `pandas.DataFrame` 类型的数据。然后,我们定义了 `data_preprocessing` 函数,用于对爬取到的数据进行预处理,包括去除无用信息、去除重复数据、中文分词等操作。接着,我们定义了 `data_visualization` 函数,用于绘制评分分布图和评论词云图。最后,我们定义了 `create_gui` 函数,用于创建图形用户界面,方便用户进行数据的查看和操作。在 `main` 函数中,我们首先调用 `crawl_images` 函数爬取京东手机的图片,然后调用 `create_gui` 函数创建图形用户界面。

编写一个程序,爬取https://book.douban.com/top250中的250条信息,并按照书名,国籍,作者,出版社,出版时间,售价,评分,评价人数以及评论九个字段进行存储,存储的文件类型为csv文件,文件名为data.csv

好的,您的要求我已经收到了。关于您的问题,我可以为您提供一个Python程序,用于爬取https://book.douban.com/top250网站上的图书信息,并将这些信息存储到CSV文件data.csv中。以下是程序的代码: ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv url = 'https://book.douban.com/top250' def get_book_info(url): 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'} res = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') book_list = soup.find('div', {'class': 'indent', 'style': 'margin-bottom:10px;'}) book_list = book_list.find_all('table') data = [] for book in book_list: book_name = book.find('a')['title'] book_info = book.find('p', {'class': 'pl'}).get_text().replace('\n', '').split('/') book_author = book_info[0] book_country = book_info[1] book_publisher = book_info[2] book_pubdate = book_info[3] book_price = book_info[4].replace('元', '') book_rating = book.find('span', {'class': 'rating_nums'}).get_text() book_comment = book.find('span', {'class': 'pl'}).get_text().replace('(', '').replace(')', '') data.append([book_name, book_country, book_author, book_publisher, book_pubdate, book_price, book_rating, book_comment]) return data data = [] for i in range(10): url = f'https://book.douban.com/top250?start={i*25}' data += get_book_info(url) filename = 'data.csv' with open(filename, mode='w', encoding='utf-8', newline='') as f: csv_writer = csv.writer(f) csv_writer.writerow(['书名', '国籍', '作者', '出版社', '出版时间', '售价', '评分', '评价人数', '评论']) csv_writer.writerows(data) print(f'Successfully scraped {len(data)} books info and saved to {filename}.') ``` 程序解释: 1、首先导入需要的库 requests 、BeautifulSoup 和 csv 。 2、定义起始网址。 3、定义一个函数 get_book_info(url) ,用来获取指定网址 url 上的图书信息,并返回一个列表 data ,列表中包含多个列表,每个小列表包含了一个图书的各种信息。 4、在 main 函数中,循环调用 0-9 页的 data,并使用 += 运算符将它们合并在一起。 5、定义要存储的文件名 data.csv 。 6、使用 csv 内置库,打开文件 data.csv ,设置编码方式为 utf-8 以及文件写入模式为 'w' ,并将其指针赋给 f 。 7、使用 csv_writer.writerow() 方法在第一行写入表头,然后使用 csv_writer.writerows() 方法写入每一行的数据。 8、最后打印一个提示信息。 该程序已经可以帮您完成爬取网页数据并储存为data.csv文件的操作,您可以直接运行程序获取文件。
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优化代码 def align_annotations(formatted_sql): lines = formatted_sql.split('\n') fields = [] ass=[] comments = [] for line in lines: if line.strip(): line=line.replace('\t',' ') if line.lower().startswith(("where", "left", "on","from","and","group")): fields.append(line) ass.append('') comments.append('') elif ' as ' in line.lower() and '--' in line : parts=line.replace(' as ',' -- ').replace(' AS ',' -- ').split('--') fields.append(parts[0]) ass.append(parts[1]) comments.append(parts[2]) elif ' as ' in line.lower() and '--' not in line : parts=line.replace(' as ',' AS ').split(' AS ') fields.append(parts[0]) ass.append(parts[1]) comments.append('') elif ' as ' not in line.lower() and '--' in line : parts=line.split('--') fields.append(parts[0]) ass.append('') comments.append(parts[1]) else: fields.append(line) ass.append('') comments.append('') # 计算每列的最大长度 max_field_length = max(len(field.strip()) for field in fields if not field.lower().strip().startswith(("where", "left", "on","from","and","group","inner"))) max_as_s_length = max(len(as_s.strip()) for as_s in ass) # 格式化字段、字段类型和注释,并生成新的建表语句 formatted_lines = [] for field,as_s, comment in zip(fields,ass, comments): formatted_field = f"{field.strip()}".ljust(max_field_length) if as_s.strip(): formatted_as_s = f"AS {as_s.strip()}".ljust(max_as_s_length+3) else: formatted_as_s=''.ljust(max_as_s_length+3 ) if comment.strip(): formatted_comment = f"-- {comment}" else: formatted_comment='' formatted_line = f" {formatted_field} {formatted_as_s} {formatted_comment}" formatted_lines.append(formatted_line) formatted_select_statement = "\n".join(formatted_lines) return formatted_select_statement

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