data.to_excel('data/my_excel_saved.xlsx', index=False)中index=False的作用

在`data.to_excel('data/my_excel_saved.xlsx', index=False)`中，`index=False`的作用是指示将DataFrame中的索引列（默认为整数序列）不写入Excel文件中。

默认情况下，当使用`to_excel`方法将DataFrame保存为Excel文件时，pandas会将DataFrame的索引列写入文件中作为一个额外的列。通过将`index`参数设置为`False`，可以防止将索引列写入Excel文件，只保存DataFrame中的数据部分。这在某些情况下很有用，特别是当DataFrame中的索引列没有特殊的意义或不需要在Excel文件中保留时。

相关问题

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl def get_movie_data(year): url = f'https://maoyan.com/films?year={year}' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movies = soup.select('.movie-item-title') movie_data = [] for movie in movies: movie_link = 'https://maoyan.com' + movie.a['href'] movie_data.append(get_movie_details(movie_link)) return movie_data else: print(f"Failed to fetch data for year {year}") return [] def get_movie_details(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movie_name = soup.select_one('h1.name').text.strip() release_date = soup.select_one('.info-release').text.strip() genre = soup.select_one('.info-category').text.strip() director = soup.select_one('.info-director').text.strip() actors = [actor.text.strip() for actor in soup.select('.info-actor a')] maoyan_score = soup.select_one('.score-num').text.strip() box_office = soup.select_one('.info-num').text.strip() return { '电影名称': movie_name, '上映日期': release_date, '影片类型': genre, '导演': director, '演员': ', '.join(actors), '猫眼口碑': maoyan_score, '累计票房': box_office } else: print(f"Failed to fetch details for {url}") return {} def save_to_excel(data, filename): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active headers = ['电影名称', '上映日期', '影片类型', '导演', '演员', '猫眼口碑', '累计票房'] ws.append(headers) for movie in data: row_data = [movie.get(header, '') for header in headers] ws.append(row_data) wb.save(filename) print(f"Data saved to {filename}") if __name__ == '__main__': years = range(2017, 2021) all_movie_data = [] for year in years: movie_data = get_movie_data(year) all_movie_data.extend(movie_data) save_to_excel(all_movie_data, 'maoyan_movies_2017_to_2020.xlsx')

这段代码是一个Python脚本，用于从猫眼电影网站上爬取指定年份的电影数据，并保存到Excel文件中。

代码使用了requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML内容，使用openpyxl库来操作Excel文件。

主要功能包括：
- `get_movie_data(year)`函数：根据指定年份获取电影数据的函数。
- `get_movie_details(url)`函数：获取电影详情的函数。
- `save_to_excel(data, filename)`函数：将电影数据保存到Excel文件的函数。

在主程序中，通过循环遍历2017年到2020年的年份，调用`get_movie_data(year)`函数获取电影数据，然后将所有电影数据保存到名为`maoyan_movies_2017_to_2020.xlsx`的Excel文件中。

注意：爬取网站数据时，请遵守网站的相关规定和法律法规，不要过度请求或滥用。

写一个爬虫: 1.网站地址：https://news.pdsu.edu.cn/xxyw.htm 2.获取底部分页页码 3.获取学校要闻中前三页的所有新闻的标题、链接和发布日期 4.将标题、链接和发布日期存入excel

为了编写一个爬虫，我们通常会使用Python的库，如`requests`用于发送HTTP请求，`BeautifulSoup`解析HTML内容，以及`pandas`处理Excel数据。下面是一个基本的步骤示例，使用了`scrapy`框架作为底层抓取工具：

首先安装必要的库：

pip install scrapy requests beautifulsoup4 pandas

然后创建一个新的Scrapy项目并生成一个基础的Spider：

scrapy startproject university_news_spider
cd university_news_spider
scrapy genspider news_pdsu "https://news.pdsu.edu.cn/xxyw.htm" www.pdsu.edu.cn

编辑`spiders/news_pdsu.py`文件：

import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup
from openpyxl import Workbook

class NewsPDSUSpider(scrapy.Spider):
    name = 'news_pdsu'
    allowed_domains = ['news.pdsu.edu.cn']
    start_urls = ['https://news.pdsu.edu.cn/xxyw.htm']

    def parse(self, response):
        # 解析底部分页页码
        page_links = response.css('div.pagination a::attr(href)').getall()
        for link in page_links:
            yield response.follow(link, self.parse_pages)

    def parse_pages(self, response):
        current_page = int(response.url.split('/')[-1])

        # 获取前三页新闻列表
        max_pages = min(3, len(page_links))  # 选择前3页
        if current_page <= max_pages:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            
            # 提取新闻信息
            articles = soup.find_all('div', class_='list-item')
            for article in articles[:max_pages * 10]:  # 假设每页有10条新闻
                title = article.find('h3').text
                link = article.find('a')['href']
                date = article.find('span', class_='time').text
                
                yield {
                    'title': title,
                    'link': link,
                    'date': date,
                }

        # 如果还有更多页面，继续跟随下一页链接
        next_page_link = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page_link is not None:
            yield response.follow(next_page_link, self.parse_pages)

    def store_to_excel(self, data):
        wb = Workbook()
        ws = wb.active
        ws.append(['Title', 'Link', 'Publish Date'])
        
        for item in data:
            ws.append([item['title'], item['link'], item['date']])

        wb.save('university_news.xlsx')

    def closed(self, reason):
        self.store_to_excel(self.exported_data)
        print(f'Scraping completed. Data saved to university_news.xlsx')


# 在settings.py中启用存储功能
settings = {
    'FEED_FORMAT': 'xlsx',
    'FEED_URI': 'university_news.xlsx',
}

这个爬虫会遍历前三页的新闻，提取标题、链接和发布时间，并将结果保存到名为'university_news.xlsx'的Excel文件中。

请注意，实际网站的结构可能会有所不同，所以可能需要调整CSS选择器以匹配正确的元素。此外，一些网站可能有反爬虫机制，如验证码、IP限制等，这需要额外处理。