user_list = [i for i in R.index]

时间: 2023-06-17 10:07:14 浏览: 65
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ap6212a0_a33_sc3817r_神舟验证版本_借用nvram_ap6210这个配置文件_20170626_1834没有外层目录.7z

这行代码是将一个 Pandas DataFrame 的行索引存储在一个名为 `user_list` 的 Python 列表中。其中，`R` 是一个 Pandas DataFrame，`R.index` 返回 DataFrame 的行索引对象，`for i in R.index` 循环遍历这个行索引对象并将每个索引值添加到列表 `user_list` 中。等价于下面这个代码： ``` user_list = [] for i in R.index: user_list.append(i) ``` 这个列表中的元素是 DataFrame 的行索引值，可以通过 `user_list` 列表中的索引来访问这些值。
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Using Perl For Web Programming.pdf

.= G / G /= G < G CONTENTS http://docs.rinet.ru:8080/Using_Perl5_in_Web/ (9 of 24) [2/17/2007 1:22:35 PM] G <<= G <= G <=> G = G == G => G =~ G > G >= G >> G >>= G ? G LIST Operators...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头，模拟浏览器访问 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'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if __name__ == '__main__': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list)优化这段代码

for company in company_list: email, phone = get_info(company, company_urls) company_urls.pop() row_num = len(company_urls) + 2 ws.cell(row=row_num, column=1, value=company) ws.cell(row=row_num, ...

import requests as req import bs4 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"} r=req.get(url="https://www.xcu.edu.cn/index.htm",headers=headers) html=bs4.BeautifulSoup(r,"html.parser") lis=html.select("ul.btlb-list1 a") for i in lis: print(i.text)

需要注意的是，该程序中的r对象应该是通过requests库的get()函数返回的响应对象，而不是一个字符串。因此，第7行应该改为： python html=bs4.BeautifulSoup(r.text,"html.parser") 这样才能正确将...

import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup #数据爬取 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36'} # 步骤4 数据爬取：解析租房房产信息 def getdetail(url, info=[]): try: response = requests.get(url, headers=header) html_doc = response.text soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') alldetail = soup.findAll('div', attrs={'content__list--item'}) for details in alldetail: details = details.get_text() details = details.replace(' ', '').split('\n') while "" in details: details.remove("") while "/" in details: details.remove("/") info.append(details) return info except Exception as e: print(e) return getdetail(url) info = [] for page in range(1, 21): url = 'https://gz.lianjia.com/zufang/zengcheng/pg' + str(page) print("\r开始抓取数据", end='') info += getdetail(url) #保存数据 def getkey(info, key=''): ls = [] for i in info: if key in i: ls.append(key) else: ls.append('') return ls def getdata(info): name = [i[0] for i in info] address = [i[1] for i in info] area = [i[2] for i in info] oriented = [i[3] for i in info] type = [i[4] for i in info] floor = [i[5] for i in info] price = [i[-1] for i in info] traffic = getkey(info, '近地铁') hardcover = getkey(info, '精装') paymonth = getkey(info, '月租') return pd.DataFrame({ 'name': name, 'address': address, 'area': area, 'oriented': oriented, 'type': type, 'floor': floor, 'price': price, 'traffic': traffic, 'hardcover': hardcover, 'paymonth': paymonth }) data = getdata(info) data.to_csv('data.csv',index=False)

这段代码是用 Python 爬取广州链家网站租房信息，并且保存到本地 data.csv 文件中。其中使用 requests 库和 BeautifulSoup 库来解析网页内容，获取租房信息。爬取的信息包括房源名称、地址、面积、朝向、户型、楼层...

import pandas as pd download = pd.read_csv('E:\pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0,encoding'gbk',engine='python') #方法一 #定义去重函数 def del_rep(list1):#定义一个函数del_rep,接受一个列表参数list1 list2 = []定义一个空列表 for i in list1: if i not in list2: list2.append(i) return list2 #去重 #将下载意愿从数据框提取出来 download = list(download['是否愿意下载']) print('去重前下载意愿选项总数为：'，len(download)) download_rep = del_rep(download)#使用自定义的函数去重 print('使用方法一去重后下载意愿选项总数为：’，len(download_rep)) print('用户选项为:',download_rep)

for i in list1: if i not in list2: list2.append(i) return list2 #将下载意愿从数据框提取出来 download = list(download['是否愿意下载']) print('去重前下载意愿选项总数为：', len(download)) ...
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！！！！ap6212a0_a33_sc3817r_验证通过_修正wifi的配置文件为nvram_ap6212.txt

# device/softwinner/astar-y3/hawkview/sensor_list_cfg.ini:system/etc/hawkview/sensor_list_cfg.ini #add gms features #PRODUCT_COPY_FILES += \ # frameworks/native/data/etc/android.hardware.faketouch....
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