from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time # df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) df = to_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', '，') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n')出错 name 'to_csv' is not defined

这段代码中出错了，因为使用了一个不存在的函数 `to_csv()`。可能是打算使用 pandas 的 `pd.read_csv()` 函数读取 csv 文件的数据，但是出错了。应该改成 `pd.read_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False)` 读取 csv 文件，而且应该把注释放到代码前面，避免影响代码的运行。

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from jieba import posseg import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 爬取教师信息 url = 'http://lxy.hzau.edu.cn/szll/jsml.htm' response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') teacher_nodes = soup.select('td a') teacher_info = [] for node in teacher_nodes: teacher_name = node.text.strip() teacher_link = 'http://lxy.hzau.edu.cn/' + node['href'] teacher_info.append((teacher_name, teacher_link)) # 整理数据并保存为CSV文件 df = pd.DataFrame({'teacher_name': [name for name, _ in teacher_info], 'teacher_link': [link for _, link in teacher_info]}) df.to_csv('Info.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)请用R重构这段代码

以下是使用 R 重构的代码：

library(rvest)
library(dplyr)

# 爬取教师信息
url <- 'http://lxy.hzau.edu.cn/szll/jsml.htm'
response <- read_html(url, encoding = 'utf-8')
teacher_nodes <- response %>%
  html_nodes('td a')
teacher_info <- teacher_nodes %>%
  purrr::map(function(node) {
    teacher_name <- node %>% html_text(trim = TRUE)
    teacher_link <- node %>% html_attr('href') %>% paste0('http://lxy.hzau.edu.cn/', .)
    list(teacher_name = teacher_name, teacher_link = teacher_link)
  })

# 整理数据并保存为CSV文件
df <- teacher_info %>%
  purrr::map_df(~ as.list(.)) %>%
  select(teacher_name, teacher_link)
write_csv(df, 'Info.csv', bom = TRUE)

使用 R 的 rvest 包来进行网页爬取和解析，使用 purrr 包来进行函数式编程，使用 dplyr 包来进行数据整理和处理，并使用 readr 包的 write_csv 函数来将数据保存为 CSV 文件。

import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt # 获取网页代码 url = 'https://www.kylc.com/stats/global/yearly_overview/g_gdp.html' html = requests.get(url).text # 解析网页代码并提取数据 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') table = soup.find_all('table')[0] df = pd.read_html(str(table))[0] # 将数据框写入CSV文件中 df.to_csv('数据获取-第3组-数据.csv'， index=False)怎么将数据中所有数字转化成整型

可以使用 pandas 库中的 `astype()` 方法将数据框中的所有数字转化为整型，示例如下：

# 将数据框中的所有数字转化为整型
df = df.astype(int)

这样就可以将数据框中的所有数字都转化为整型了。如果数据框中有一些非数字的列，也可以使用 `select_dtypes()` 方法来选择需要转化类型的列，示例如下：

# 将数据框中类型为 float 或 int 的列转化为整型
df.select_dtypes(include=['float', 'int']).astype(int)