# 使用Python从知网下载统计年鉴
近年来，数据分析和数据挖掘越来越受到重视，统计年鉴是获取国家、地区经济、社会等数据的重要资料。通过Python编程语言，我们可以自动化下载知网上的统计年鉴，为数据分析提供便捷的途径。本文将介绍如何实现这一过程，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
首先，你需要确保已安装Python编程环境与所需的库。以下是我们需要的库：
1. `requests`
原创
2024-09-30 05:55:27
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概要 用统计指标对定量数据进行统计描述，常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行分析。 平均水平的指标是对个体【集中趋势】的度量，使用最广泛的是均值和中位数； 反映变异程度的指标则是对个体【离开平均水平的度量】，使用较为广泛的指标是标准差（方差）、四分位间距。1、集中趋势的度量（1）均值：均值为所以数据的平均值。若计算n个观察数据的平均数，计算公式为： 有时，为了反映在均值中不同成分的重要程度，
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2024-07-15 06:34:31
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需求：增量按照时间段统计每个人知识库文章的文章数量、创建人、操作时间、修改人、文章内容、文章链接。并将每个人的统计结果导出到excel。实现步骤： 1、首先找到最适合的网页，即：能爬取出需求所需要的数据 的 最合适的网页 最合适的页面为右上方的搜索，如下示例图： 点击搜索如下： 点击高级搜索出现如下：下图中可根据很多提供的条件进行获取文章、文章摘要等，还有日期时间段条件。所以就选定如下页面进行数据
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2023-11-06 13:11:45
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国家统计局通用数据爬取思路+代码实现 （超级舒畅的一次爬取经历）0、前言在做一些预测的时候常常会用到国家统计局的数据，之前写的一些爬虫也没能够复用，今天又遇到了这个问题，反复检查之后发现国家统计局的各种数据其实都遵循同一套逻辑，而只需掌握这一个逻辑，我们便可以想要啥就要啥。1、初见经典https不安全?????一进到这个网站我立马熟练的点开了，各项数据分类，这里有国家月度数据，国家年度数据，国家季
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2023-11-27 21:46:55
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## Python爬取统计年鉴
### 介绍
统计年鉴是国家统计局发布的一份综合性年度统计报告，包含了大量的经济社会数据。通过爬取统计年鉴的数据，可以进行各种统计分析和数据可视化，帮助我们更好地了解社会经济发展的情况。
Python是一种功能强大的脚本语言，拥有丰富的爬虫库和数据处理工具，非常适合用来爬取统计年鉴的数据。本文将介绍如何使用Python爬取统计年鉴的数据，并展示一些基本的数据分
原创
2023-10-10 07:04:38
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序言最近期末比较忙，挂个可能有用的资源：《中国金融年鉴》（1986-2019）和《中国统计年鉴》（1981-2020）的所有Excel表的资源。数据来源于中国知网的爬虫（下面正文中有提及具体链接网址）。目前为止网上还没有人提供完整的自1986年至今的年鉴数据，基本上只有特定年份的年鉴数据，而且还都是需要付费的。链接：https://pan.baidu.com/s/13fjrInmjjxaNQRgS
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2024-01-05 14:42:16
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1. 常用函数库 scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。 scipy的stats包含一些比较基本的工具，比如：t检验，正态性检验，卡方检验之类，statsmodels提供了更为系统的统计模型，包括线性模型，时序分析，还包含
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2019-02-17 09:08:00
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在数据分析工作中我们常常需要处理大量的统计问题，这个时候就迫切的需要一个适合统计分析工具，今天小编就给大家介绍八个我们常用的统计分析软件，并且详细介绍各自的特点以及适用的专业，方面大家从中选择一个切合自己需要的软件。文章还介绍各个软件的小tips，来帮助大家灵活使用。 01PythonPython是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多
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2024-02-07 10:52:03
35阅读
在现代社会中，数据扮演着越来越重要的角色，而统计年鉴作为官方数据的主要来源，成为了许多研究和决策的基础。然而，大多数统计年鉴以PDF格式呈现，这带来了数据获取和处理的挑战。本文将以“Python 获取统计年鉴中数据 PDF”为主题，详细记录从数据提取到最终处理的整个过程。
### 用户场景还原
在某高校的数据科学研究中，研究人员需要从国家统计年鉴中提取特定的人口和经济数据，以便于后续的分析和模
凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.前些日，推荐了“数字普惠金融指数",省市县三级面板数据可做很多实证研究”，然后没过2天，与该数据库编制背景、过程和说明相关联的文章就获奖了。当然，这可能与推荐无关，但从时间先后顺序上看，推荐数据在前，而文章获
原创
2021-03-25 22:12:02
3311阅读
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# Python统计年鉴并下载教程
## 概述
本教程将教会你如何使用Python实现统计年鉴的下载功能。统计年鉴是一种包含大量统计数据的资源，通过Python可以自动化下载和整理这些数据，提高工作效率。
## 整体流程
以下是实现该功能的整体流程。你可以按照这些步骤进行操作。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需要下载的统计年鉴的网址和文件格式 |
| 2
原创
2023-07-09 04:10:23
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目录一、引言二、案例背景三、处理过程 1. 解决数据不可读问题 2. 提取行业名称，生成对照字典 3. 检查是否存在多Sheet表 4. 合并所有年鉴表到一个表格中 5. 转换数据类型，验证是否存在异常数据四、总结五、Python教学系列内容本文共1
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2024-01-01 06:21:41
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# 使用Python爬取统计年鉴数据的指南
随着互联网的快速发展，各类数据的获取变得方便。统计年鉴作为国家发布的重要数据源，包含了诸多经济、社会、文化等方面的数据，对于研究和分析都有重要意义。很多人可能会询问：“Python可以爬统计年鉴上的数据吗？”答案是肯定的。本文将介绍如何使用Python爬取统计年鉴上的数据，详细讲解相关技术及注意事项，并提供代码示例。
## 第一部分：爬虫基本概念
原创
2024-09-15 05:40:41
497阅读
本次实验以爬取“国家统计局”首页中的【上海市城乡居民收支基本情况】为例，国家统计局(https://data.stats.gov.cn/index.htm)其他页面的爬取方法大同小异1.爬虫基本流程发起请求：通过http/https库向目标站点发起请求，即发送一个request，请求可以包含额外的headers等信息，等待服务器响应获取相应内容：如果服务器能正常响应，会得到一个response，r
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2023-10-10 15:04:02
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼用Python做数据分析，Numpy，Pandas，matplotlib是怎么也绕不开的三个包，我最开始学习pandas是看的《利用Python进行数据分析》，看了好几遍，不是从头到尾看了好几遍，是顺着看、挑着看、精读略读强行读，一直没坚持完整过一遍。后来发现了广受好评的《10分钟搞定pandas》。这是官方出品的，于是我马上动手跟着做，才发现作者就是个
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2024-08-08 11:18:30
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批量下载 和FireFox Extension 入门学习笔记 由于需要也是为了督促自己学习新的东西，我原本想要尝试着写一个爬虫程序，能够在cnki上自动得将论文进行批量下载，学习过程中遇到了诸多情况，cnki也真是专业，不得不佩服cnki的强大。下面进入正题： 学习、实验环境：ubuntu 14.04工具：Eclipse ， FireFox，
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2024-03-11 20:51:40
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引言：当我们练习数据分析或者数学建模需要数据的时候，如果找不到现成的数据，爬虫不失为一种很好的获取数据的技术手段首先声明，本博客仅为个人学习记录，所爬取数据为国家统计局公开数据，不做任何商业用途仅供学习用途，如果能提供一丁点参考将是本人的荣幸在开始之前，我顺带提一下Robots协议。Robots协议全程Robots Exclusion Protocol，简单来说就是该协议规定了哪些能爬哪些不能爬，
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2024-01-28 19:02:04
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中新网南宁10月23日电(陆秀竹)10月22日至23日，在广西南宁举办的2024年携手东盟“10+1”统计合作发展论坛上，《中国—东盟统计年鉴2024》《中国—东盟统计交流文萃》正式发布。
据了解，《中国—东盟统计年鉴》是一部反映中国和东盟十国国民经济和社会发展情况的资料性年刊，作为中国和东盟统计合作交流的成果，2016年至今已出版了9部。
《中国—东盟统计年鉴2024》《中
- 第一部分：全国城市行政区划，列有不同省份的不同等级城市的分布情况；- 第二部分：地级以上城市统计资料
原创
2022-10-09 00:39:26
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# 使用Java实现知网下载功能的科普文章
随着信息技术的快速发展，许多学术资源的获取变得越来越方便。然而，很多人仍然对如何利用编程技术从知网等学术资源平台下载文献感到困惑。本文将为您介绍如何通过Java编写一个简单的程序，从知网下载论文，包括旅行图和序列图的示例，帮助您更好地理解这一过程。
## 下载知网文献的基本思路
首先，我们需要分析下载文献的步骤。在这个过程中，我们需要：
1. 登
