python 国家统计局 行政区划

根据您的问题，我理解您想要查询 Python 中获取国家统计局行政区划的方法。可以使用第三方库 `pypinyin` 和 `xlrd` 来实现。

首先，需要下载并安装这两个库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pypinyin xlrd

然后，可以使用以下代码来获取国家统计局行政区划：

import xlrd
from pypinyin import lazy_pinyin

# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('行政区划代码.xlsx')

# 获取第一个 sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 遍历每一行，获取行政区划信息
for i in range(1, sheet.nrows):
    row = sheet.row_values(i)
    code = row[0]
    name = row[1]
    pinyin = ''.join(lazy_pinyin(name))
    print(code, name, pinyin)

其中，`行政区划代码.xlsx` 是国家统计局提供的行政区划代码表格文件，可以从官网下载。

相关问题

python 国家统计局新闻爬虫

以下是使用Python进行国家统计局新闻爬虫的步骤：

1. 导入所需的库，包括requests、BeautifulSoup和pandas。

2. 使用requests库向国家统计局新闻网站发送请求，并获取响应。

3. 使用BeautifulSoup库解析响应的HTML内容，并提取所需的信息。

4. 将提取的信息存储到pandas的DataFrame中，并将其保存为CSV文件。

下面是一个简单的示例代码，可以爬取国家统计局新闻网站上的新闻标题和发布日期：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送请求并获取响应
url = 'http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/index.html'
response = requests.get(url)

# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
news_list = soup.find_all('li', class_='newslist')

# 提取信息并存储到DataFrame中
data = []
for news in news_list:
    title = news.find('a').text.strip()
    date = news.find('span').text.strip()
    data.append([title, date])
df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Date'])

# 保存为CSV文件
df.to_csv('national_statistics_news.csv', index=False)

python国家统计局数据爬虫和预处理

Python 国家统计局数据爬虫和预处理是一个常见的数据科学项目，它通常涉及使用 Python 的网络请求库（如 `requests` 或 `beautifulsoup4`）从国家统计局或其他数据源抓取数据，然后利用 `pandas` 进行清洗、整理和分析。以下是一个简要步骤的概述：

1. **目标选择**：确定你想要爬取的具体数据集或报告，比如人口统计数据、国民经济运行情况等。

2. **库准备**：
- 安装必要的库：`requests`, `bs4`（BeautifulSoup）用于HTML解析，`pandas` 和 `re`（正则表达式）用于数据处理。
- 可能还需要 `lxml` 或其他库，具体取决于数据结构。

3. **数据获取**：
- 使用 `requests.get()` 发送HTTP请求，获取网页内容。
- 利用 BeautifulSoup 解析 HTML，找到包含数据的特定元素或标签。

4. **数据提取**：
- 根据数据在页面上的展现形式，解析数据，可能需要根据CSS选择器或XPath路径定位数据。

5. **数据清洗**：
- 删除无关信息（如广告、非结构化文本），处理缺失值、异常值。
- 数据类型转换，确保数据适合后续分析。

6. **数据整合**：
- 将多个数据源的数据合并，如果需要的话。

7. **数据存储**：
- 可能将数据保存为CSV、Excel、数据库（如SQLAlchemy ORM）或专门的数据分析库（如NumPy、Pandas DataFrame）。

8. **预处理**：
- 对数据进行归一化、标准化、编码分类变量等，以便于分析。
- 根据需求可能还会进行时间序列分析或特征工程。