name_list = [fk.name() for i in range(100)] date_list = [fk.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)] df = pd.DataFrame({"姓名": name_list, "日期": date_list}) print(df) list_one=["tas","stt","ii"] n=100 for i in range(n): print(random.choice(list_one)) 改进

时间: 2024-02-13 22:06:06 浏览: 34
好的,根据您的要求,我将会对代码进行改进,实现以下功能: 1. 使用`Faker`库随机生成100组姓名和日期,并将其存储到`DataFrame`中。 2. 使用`random`库随机从`list_one`中选择一个元素,生成100次。 改进后的代码如下: ```python import random from faker import Faker import pandas as pd # 初始化Faker对象 fk = Faker(locale='zh_CN') # 随机生成100组姓名和日期,并存储到DataFrame中 name_list = [fk.name() for i in range(100)] start_date = '2022-01-01' end_date = '2022-12-31' date_list = [fk.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)] df = pd.DataFrame({"姓名": name_list, "日期": date_list}) print(df) # 随机选择list_one中的元素,并生成100次 list_one = ["tas", "stt", "ii"] n = 100 for i in range(n): print(random.choice(list_one)) ``` 希望这个改进后的代码满足了您的需求。
相关问题

start_date = '2021/01/01' end_date = '2021/12/31' name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] date_list = [fake.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)] 修改

这段代码使用了 Faker 库生成了一个包含 100 个元素的名字列表 name_one 和一个包含 20 个元素的名字列表 name_two,以及一个包含 100 个日期对象的日期列表 date_list(这些日期对象都介于 start_date 和 end_date 之间)。 要修改这段代码,可以更改 start_date 和 end_date 的值,以改变日期范围。例如,将它们分别更改为 '2022/01/01' 和 '2022/12/31',即可将日期范围改为 2022 年。 另外,如果需要修改生成的列表的大小,可以更改相应的循环次数(即 for i in range(...) 中的 ... 部分)。例如,将 name_one 的大小改为 50,可以将其修改为 [fake.name() for i in range(50)]。 最后,如果需要生成其他类型的随机数据,可以查看 Faker 库提供的其他方法,并根据需要进行调整。

#name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] #date_list = [fake.date_between(start_date='-1y', end_date='today') for i in range(100)] data_df1=pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") #print(data_df1.columns) data_df2=(data_df1["部门"].unique()) print(data_df2) for i in range(150): ks_list=[data_df2] if random.random() < 0.5: prefix = random.choice(ks_list) data_df3 = prefix +str(" ") + name_two print(data_df3) 修改

根据您的代码,我看到您想要生成一些假的数据并进行一些处理。如果您想要将 `name_two` 列表中的每个元素与 `data_df2` 中的每个元素随机组合,可以尝试以下代码: ```python import random from faker import Faker import pandas as pd fake = Faker() name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] data_df1 = pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") data_df2 = data_df1["部门"].unique() data_df3 = [] for i in range(150): prefix = random.choice(data_df2) if random.random() < 0.5: suffix = random.choice(name_two) else: suffix = random.choice(name_one) data_df3.append(prefix + " " + suffix) data_df3 = pd.DataFrame(data_df3, columns=["新员工姓名"]) print(data_df3) ``` 这样,您会得到一个名为 `data_df3` 的 Pandas 数据帧,其中包含了 `data_df2` 中的每个元素和 `name_one` 或 `name_two` 中的随机元素组合而成的新员工姓名。

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2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

帮我把一下代码设置一个合理请求头,并加入一个延时import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] def get_url(self, url): while True: try: res = requests.get(url) if res.status_code == 200: print("页面获取成功!") return res.text else: print("页面返回异常!", res.status_code) except: print("页面获取错误!") def get_book_list(self): res = self.get_url(self.root_url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", ""))) def get_content(self, chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") content = html.find("div", {"id": "content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name, chapter[1]) with open(path, "w", encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list() for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main()

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