摘要：
import requests class TiebaSpider: """百度贴吧爬虫类""" def __init__(self, tieba_name) -> None: self.tieba_name = tieba_name self.url_temp = "https://tieba.b 阅读全文
摘要：
HTTP基本原理 URL URL(Uniform Resource Locator)，即统一资源定位符，也就是我们说的网址，统一资源定位符是对可以从互联网上得到的资源的位置 和访问方法的一种简洁的表示，是互联网上标准资源的地址。互联 网上的每个文件都有一个唯一的URL，它包含的信息指出文件的位置 以 阅读全文
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user_analysis 第一部分:数据类型处理¶ 数据加载¶ 字段含义: user_id:用户ID order_dt:购买日期 order_product:购买产品的数量 order_amount:购买金额 观察数据¶ 查看数据的数据类型 数据中是否存储在缺失值 将order_dt转换成时间类型 阅读全文
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pandas方法 import pandas as pd pd.set_option('display.float_format',lambda x : '%.3f' % x) 禁用科学计数法，小数保留3位 阅读全文
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import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt """ 第一部分:数据类型处理 数据加载 字段含义: user_id:用户ID order_dt:购买日期 order_product:购买产品的数 阅读全文
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import pandas as pd """ 需求 1.加载数据 2.查看数据的基本信息 3.指定数据截取，将如下字段的数据进行提取，其他数据舍弃 cand_nm: 候选人姓名 contbr_nm : 捐赠人姓名 contbr_st:捐赠人所在州 contbr_employer : 捐赠人所在公司 阅读全文
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from turtle import left import pandas as pd """ 需求: 1.导入文件，查看原始数据 2.将人口数据和各州简称数据进行合并 3.将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 4.查看存在缺失数据的列 5.找到有哪些state/region使得s 阅读全文
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背景介绍 本数据集包括了2015年至2017年我国36个主要一线城市、特区的一些年度数据，包括产值、人口、就业、教育、医疗、经济贸易、房地产投资等方面。 包含文件： 2015年国内主要城市年度数据.csv 2016年国内主要城市年度数据.csv 2017年国内主要城市年度数据.csv 数据特征 |数 阅读全文
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提出问题 影响乘客生还的因素很多，这里只对乘客的性别、年龄、乘客等级、这三个因素感兴趣， 看看这四个因素是否会影响乘客的生还率。 1.性别是否会影响生还率 2.年龄是否会影响生还率 3.乘客等级会否会影响乘客率 4.性别和舱位共同对生还率的影响 5.年纪和性别共同对生还率的影响 6.年纪和等级共同对 阅读全文
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import tushare as ts import pandas as pd # 下载茅台所有股票交易数据 # df = ts.get_k_data(code="600519",start="2000-01-01") # df.to_csv("./maotai") # 将本地储存读入到DF中 d 阅读全文