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)该代码中如何将占世界比重这一列的字符串类型数据转化成整型

时间: 2024-03-25 12:36:17 浏览: 12
该代码中需要先对占世界比重这一列的字符串类型数据进行处理,将字符串中的百分号去掉,然后再将其转化成整型。可以使用 pandas 库中的 `str.replace()` 方法将百分号替换为空格,然后使用 `astype()` 方法将其转化成整型,示例如下: ```python # 将占世界比重列中的百分号替换为空格 df['占世界比重'] = df['占世界比重'].str.replace('%', '') # 将占世界比重列中的字符串类型数据转化为整型 df['占世界比重'] = df['占世界比重'].astype(int) ``` 这样就可以将占世界比重这一列的字符串类型数据转化成整型了。注意,执行此代码前请确保占世界比重列中的字符串类型数据都是百分数形式,否则代码可能会出现错误。
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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: ```python # 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: ```python # 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) ```

纠正这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Saf

好的,纠正过后的代码如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.0.0' } # 设置请求参数 params = { 'jl': '全国', 'kw': '计算机', 'p': '1', 'isadv': '0', 'isfilter': '1', } # 发送请求,获取响应内容 response = requests.get('https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou', headers=headers, params=params) data = response.json()['data']['results'] # 将数据写入CSV文件 with open('job_info.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['职位名称', '公司名称', '薪资', '工作地点', '工作经验', '学历要求']) for item in data: writer.writerow([item['jobName'], item['company']['name'], item['salary'], item['city']['display'], item['workingExp']['name'], item['eduLevel']['name']]) ``` 这个代码与之前的代码相比,主要做了以下修改: 1. 将第一行导入模块的代码中缺失的部分补充完整。 2. 将headers中的User-Agent修改为最新版的Edge浏览器。 3. 修改了print语句的缩进,以符合Python的语法规范。 4. 将写入CSV文件的代码中的表头改成中文。 5. 将写入CSV文件的代码使用with语句进行了上下文管理,可以自动关闭文件。同时,为了在Windows系统下能够正确地打开CSV文件,使用了utf-8-sig编码格式。 希望这个修改过后的代码能够帮助到你!

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 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'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

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