所有代码均是在虚拟机的环境下写的，如果如果直接粘贴代码在win的环境下运行有可能会出bug（虚拟机是 linux 系统）1. 数据类型 结构化数据json，xml，处理方式：直接转化为python类型非结构化数据HTML， 处理方式：正则表达式，xpath2. json模块json.loads() json字符串类型转换成python
json.dumps() python转换成json字
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2023-12-24 22:51:20
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应用场景：工作中，常常需要从单元格数据中截取一部分进行统计、计算，或者从不同系统导出的数据中提取中文、数字和英文等，如何快速提取需要的数据呢？介绍4种常用方法。第一种方法，用文本截取函数三剑客（LEFT/RIGH/MID函数）和文本长度度量函数（LEN /LENB）来提取1、LEFT函数和RIGHT函数参数：LEFT (①要截取的文本或字符串,②要截取的字符个数)RIGHT (①要截取的文本或字符
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2024-01-12 10:50:38
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1 正则表达式1.1概念世界上信息非常多，而我们关注的信息有限。假如我们希望只提取出关注的数据，此时可以通过一些表达式进行提取，正则表达式就是其中一种进行数据筛选的表达式。正则表达式(Regular Expression)是一种文本模式，包括普通字符（例如，a 到 z之间的字母）和特殊字符（称为"元字符"）。正则表达式通常被用来匹配、检索、替换和分割那些符合某个模式(规则)的文本Python 自1
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2024-07-30 13:06:19
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数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求。如某个用户的贷款金额，某个月或季度的利息总收入，某个特定时间段的贷款金额和笔数，大于5000元的贷款数量等等。本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取，完成数据提取需求。 准备工作首先是准备工作，导入需要使用的库，读取并创建数据表取名为loandata。import numpy as np
import pandas as
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2023-06-05 16:43:08
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常用的表格数据存储文件格式——CSV，Microsoft Excel，GoogleExcelPython通常称为粘合语言。这个名称归因于人们逐渐开发出的大量接口库和特征，也得益于广泛的使用和良好的开源社区。这些接口库和特征能直接访问不同的文件格式，还可以访问数据源如数据库、网页和各种API。本文的学习内容：从谷歌表格中提取数据从CSV文件中提取数据从Excel文件中提取数据本文适用于以下读者：Py
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2024-07-08 14:01:13
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调用python脚本实现Excel截图,导出图片关键字: 多线程(threading),python,excel,截图,图片导出,COMObject,ImageGrab,WIN32前提:因公司接到一个需求,需要把客户提供的excel文档里面的图表导出来以图片形式保存以及展示实现思路:python 导出excel原生图表 (柱形图,折线图,饼图) 根据公司优化要求,导致在研究开发的时候有两个版本,都
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2023-10-09 21:25:03
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多列数据的读入以及处理这次我们用到的数据是煤炭5500周价格的最高价和最低价。左侧为价格的数据表格，右侧为日期。一、导入数据这里我们就直接跳过讲解，如有不懂的，详见上一篇博客。见代码。import matplotlib.pyplot as plt
import re
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置字体
plt.rcParams["
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2023-10-25 20:35:19
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一、分析网页 以经典的爬取豆瓣电影 Top250 信息为例。每条电影信息在 ol class 为 grid_view 下的 li 标签里，获取到所有 li 标签的内容，然后遍历，就可以从中提取出每一条电影的信息。翻页查看url变化规律：第1页：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第2页：https://movie.douban.c
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2024-08-23 15:13:23
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参与：一鸣从 PDF 表格中获取数据是一项痛苦的工作。不久前，一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具，使用三行代码就能从 PDF 文件中提取表格数据。 PDF 文件是一种非常常用的文件格式，通常用于正式的电子版文件。
它能够很好的将不同的排版格式固定下来，形成版面清晰且美观的展示效果。
然而，对于想要从 PDF 中提取信息的人们来说，PDF 是个噩梦，尤其是表格。
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2024-06-20 10:11:58
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1. 项目背景在python 即时网络爬虫项目启动说明中我们讨论一个数字：程序员浪费在调测内容提取规则上的时间，从而我们发起了这个项目，把程序员从繁琐的调测规则中解放出来，投入到更高端的数据处理工作中。 2. 解决方案为了解决这个问题，我们把影响通用性和工作效率的提取器隔离出来，描述了如下的数据处理流程图：图中“可插拔提取器”必须很强的模块化，那么关键的接口有：标准化的输入：
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2024-08-23 16:43:56
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# 页面解析、数据提取
- 结构化数据：先有结构，再谈数据
- JSON文件
- JSON Path
- 转换成Python类型进行操作(json类)
- XML文件
- 转换成Python类型(xmltodict)
- xpath
- c
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2024-08-23 18:31:03
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# Python 提取数据不提取表头
在数据分析和处理的过程中，Python以其简洁的语法和强大的库得到了广泛的应用。今天，我们将探讨如何用Python提取数据而不提取表头。这种需求常见于数据清洗时，特别是在处理CSV文件和Excel文件时。
## 1. 数据提取的基本流程
在开始之前，让我们了解一下数据提取的一般流程：
1. **读取数据文件**：首先，我们需要从数据源（如CSV、Exc
原创
2024-09-08 06:53:57
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一、概述1、响应内容的分类结构化的响应内容
json 字符串：可以使用 re、json、jsonpath 等模块来提取特定数据xml 字符串：可以使用 re、lxml 等模块来提取特定数据非结构化的响应内容
html 字符串：可以使用 re、lxml、Beautiful Soup、pyquery 等模块来提取特定数据注意：re 模块需要掌握正则语法，lxml 模块需要掌握 xpath
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2024-08-12 13:54:11
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一、安装jar找到python解释解释器的安装根目录，执行以下命令，pip install requests
#如果这个BeautifulSoup这个安装不上，可以换成pip install BeautifulSoup4试试
pip install BeautifulSoup二、肯定就是敲代码了import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
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2023-06-05 11:09:23
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1.pdf文件获取文本import pdfplumber
with pdfplumber.open("4.pdf") as pdf:
first_page = pdf.pages[0]
print(first_page.chars[0]) # 获取pdf信息
print(first_page.extract_text()) # 获取文本
print(f
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2023-07-01 13:26:45
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python 提取一段字符串中去数字ss = “123ab45”方法一：filterfilter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。str.filter:如果字符串只包含数字则返回 True 否
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2023-06-20 15:37:25
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Python可以从中提取文本后读取PDF文件并打印出内容。 为此，必须首先安装所需的模块PyPDF2，以下是安装模块的命令。应该已经在python环境中安装了pip。
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2023-07-03 10:43:47
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全文共4073字，预计学习时长8分钟
你之前是否使用过图像数据？也许你想建立自己的物体检测模型，或者仅仅是想统计走进某栋建筑物的人数，使用计算机视觉技术处理图像拥有无穷无尽的可能性。但数据科学家最近有这样一种研究趋势，他们坚信，在处理非结构化数据（尤其是图像数据）时，深度学习模型是不断向前发展的。毫无疑问，深度学习技术表现得非常好，但这是处理图像的唯一方法吗？并非所有人都拥
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2023-08-28 12:42:13
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1.抽取CSV文件csv_extract.csv中的数据保存至数据库extract中的数据表csv中。具体步骤如下：（1）打开kettle工具创建一个转换csv_extract，并添加“CSV文件输入”控件，“表输出”控件以及Hop跳连接线，用于实现CSV文件的抽取功能。如图1.1所示。 &
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2023-10-28 13:06:42
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## Python提取tif数据的流程
### 步骤概览
在实现Python提取tif数据的过程中，我们可以分为以下几个步骤来完成：
1. 导入必要的库
2. 打开tif文件
3. 读取tif文件中的数据
4. 处理数据
5. 保存处理后的数据
### 代码示例
下面是每个步骤需要做的事情以及对应的代码示例：
#### 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入`gdal`库来处理tif
原创
2023-11-19 09:43:40
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