将jupyter notebook中输出的结果转化为excel表

可以使用pandas将jupyter中的输出结果转换为Excel表格。

首先，如果还没有安装pandas，请打开Anaconda Prompt并运行以下命令：

conda install pandas

然后，在jupyter notebook中执行以下步骤：

1. 导入pandas库。

import pandas as pd

2. 创建一个包含数据的dataframe。

例如，假设你要将以下数据转换为Excel表格：

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'], '年龄': [20, 21, 19], '成绩': [90, 95, 85]}

可以将其转换为dataframe：

df = pd.DataFrame(data)

3. 使用to_excel方法将数据写入Excel。

df.to_excel('output.xlsx')

此命令将在当前目录下创建一个名为“output.xlsx”的Excel文件，其中包含dataframe的数据作为表格。

如果想要将数据写入Excel的特定工作表中，请在to_excel方法中使用参数“sheet_name”：

df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1')

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用jupyter notebook爬取网络内容制作表格

在Jupyter Notebook中爬取网络数据并制作成表格，通常涉及以下步骤：

1. **导入库**：
首先，你需要安装一些必要的Python库，如`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`或`lxml`用于解析HTML，以及`pandas`用于处理和生成数据表格。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. **发送请求**：
使用`requests.get()`函数发送GET请求到目标网址，并保存响应内容。

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)

3. **解析内容**：
使用BeautifulSoup解析HTML内容，提取所需的数据。

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
data = soup.find_all('div', class_='target_class')  # 根据实际需要替换class名

4. **数据清洗**：
删除不需要的信息，清理文本，将数据转化为适合分析或存储的结构，例如列表或字典。

cleaned_data = [item.text.strip() for item in data]

5. **转换为DataFrame**：
使用pandas将数据转为DataFrame，这是创建表格的理想形式。

df = pd.DataFrame(cleaned_data, columns=['Column Name'])

6. **显示或保存表格**：
最后，可以使用`display()`函数在Notebook中显示数据框，也可以将其保存为CSV、Excel或其他文件格式。

df.head()  # 显示前几行数据
df.to_csv('output.csv', index=False)  # 保存为CSV文件

我正在使用jupyter绘制广州市各区成交房源分布地图，读取excel的地址为：df = pd.read_excel(r’data\广州房屋成交信息.xlsx’)，已经知道该excel中没用含经度和纬度字段，只有"城区"这个引用条件的列

如果你想要在Jupyter Notebook中使用pandas和matplotlib创建广州市各城区房价成交的可视化地图，但数据中不包含经度和纬度信息，你可以尝试使用地理编码（geocoding）将城区名称转换成对应的经纬度坐标，然后再绘制散点图。这通常涉及到与地理编码API交互，如Google Maps API或OpenStreetMap Nominatim。

以下是一个简单的步骤说明：

1. **安装必要的库**:
如果尚未安装`geopandas`和`requests`库，可以使用pip安装：

   !pip install geopandas requests

2. **导入所需模块**:

   import pandas as pd
   import geopandas as gpd
   from geopy.geocoders import Nominatim
   import matplotlib.pyplot as plt

3. **读取Excel数据并准备数据**:

   df = pd.read_excel(r'data\广州房屋成交信息.xlsx')

4. **设置geocoder（地理编码器）**:

   geolocator = Nominatim(user_agent="house_prices_map")

5. **添加地理位置列**:
使用geolocator将城区名称转化为经纬度。这可能需要循环遍历每一行，因为每个城区都需要单独查询。注意实际操作中应处理可能出现的网络请求错误：

   def get_location(row):
       try:
           location = geolocator.geocode(row['城区'])
           return (location.latitude, location.longitude)
       except (AttributeError, GeocoderServiceError):
           return None

   df['经纬度'] = df.apply(get_location, axis=1)

6. **过滤缺失经纬度的数据**:

   df = df[df['经纬度'].notnull()]

7. **将DataFrame转换为GeoDataFrame**:

   gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df['经纬度'][1], df['经纬度'][0]))

8. **绘制地图**:

   fig, ax = plt.subplots()
   gdf.plot(column='城区', markersize=5, ax=ax, legend=True)
   ax.set_axis_off()
   plt.title('广州市区房屋成交分布')
   plt.show()

请注意，由于地理编码可能受到限制（免费API通常有每日调用量限制），实际应用时可能需要考虑使用付费的服务，或者只显示部分区域以避免过度使用API。另外，如果直接使用城区名称无法找到精确位置，可能需要先对城区进行分类（如区县级别），以便获得更准确的结果。