用python详细写一个爬取百度nba总冠军记录并显示所爬取数据的dataframe

好的，我可以为您提供这方面的帮助。以下是您可以使用的Python代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = "https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E5%A4%A7%E5%B8%88%E7%90%83%E9%98%9Fnba%E6%80%BB%E5%86%A0%E5%86%9B%E8%AE%B0%E5%BD%95/6182104?fr=aladdin"

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

tables = soup.find_all('table')
df = pd.read_html(str(tables))[0]
print(df)

这段代码将从百度百科中爬取上海大师球队NBA总冠军记录，并使用Pandas库将数据显示在DataFrame中。请确保您已安装requests、BeautifulSoup和pandas库。

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用python写一个定时爬取人行外汇中间价并发送邮件的代码

在Python中编写一个定时爬取中国人民银行外汇中间价数据并发送邮件的简单示例通常会涉及以下几个步骤：

首先，你需要安装一些库，如`requests`用于网络请求，`pandas`处理数据，`schedule`用于定时任务，以及`smtplib`和`email`模块进行邮件发送。

import requests
import pandas as pd
from schedule import every, run_pending
from datetime import datetime
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

# 定义获取汇率API的函数
def get_exchange_rate():
    url = "https://api.example.com/cny_rate"  # 这里替换为你实际获取外汇信息的API地址
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return data['rate']

# 获取并处理数据
def process_data(rate):
    df = pd.DataFrame({'日期': [datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')], '汇率': [rate]})
    save_path = 'exchange_rates.csv'  # 保存路径
    df.to_csv(save_path, mode='a', header=False)  # 添加到csv文件

# 发送邮件
def send_email():
    msg = MIMEText(f"今日外汇中间价：{get_exchange_rate()}")
    msg['Subject'] = '中国人民银行外汇中间价'
    msg['From'] = 'your_email@example.com'  # 发件人邮箱
    msg['To'] = 'recipient_email@example.com'  # 收件人邮箱
    
    try:
        with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as smtp:
            smtp.starttls()
            smtp.login(msg['From'], 'your_password')  # 登录凭证
            smtp.send_message(msg)
        print("邮件已发送")
    except Exception as e:
        print(f"邮件发送失败：{e}")

# 设置定时任务，例如每天08:00爬取并发送邮件
every().day.at("08:00").do(process_data).do(send_email)

if __name__ == "__main__":
    run_pending()

注意：
- 确保将上述代码中的URL、邮箱地址、密码、SMTP服务器等替换为你实际的配置。
- 如果API返回的数据结构需要调整，记得相应地修改`get_exchange_rate()`函数。
- 该代码假设你已经设置了SMTP服务并且支持SSL/TLS加密。

用python帮我写一个爬取链家网站，数据清理和数据可视化的代码

好的，我将为你提供一个基本的爬虫代码，数据清理和数据可视化需要根据你的具体需求进行编写。

1. 爬取链家网站

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/'
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)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
house_list = soup.find_all('div', class_='content__list--item--main')

for house in house_list:
    title = house.find('p', class_='content__list--item--title').text.strip()
    price = house.find('span', class_='content__list--item-price').text.strip()
    area = house.find('p', class_='content__list--item--des').text.strip().split('/')[1]
    print(title, price, area)

2. 数据清理

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Title': [title1, title2, title3, ...],
                   'Price': [price1, price2, price3, ...],
                   'Area': [area1, area2, area3, ...]})

# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 格式化数据
df['Price'] = df['Price'].str.extract('(\d+)', expand=False).astype(float)
df['Area'] = df['Area'].str.extract('(\d+)', expand=False).astype(float)

3. 数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制柱状图
price_counts = df['Price'].value_counts().sort_index()
plt.bar(price_counts.index, price_counts.values)

# 绘制散点图
plt.scatter(df['Area'], df['Price'])

# 绘制折线图
df.groupby('Price')['Area'].mean().plot()

以上是一个简单的代码示例，需要根据你的具体需求进行修改和完善。