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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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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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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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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## 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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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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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
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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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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
# 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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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
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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
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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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# 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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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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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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- 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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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
# MySQL 统计年累计的实现
在数据分析和统计中，累计值扮演着重要的角色。尤其是在涉及年累计时，我们通常需要汇总每年的数据，以便分析趋势和变化。本文将探讨如何使用 MySQL 进行年累计的统计，并提供代码示例，帮助读者实现这一功能。此外，我们还将通过图表和旅程图来增强理解。
## 1. 数据库设计
为了演示年累计的统计，我们首先需要一个合理的数据库设计。让我们创建一个简单的销售记录表，该
Excel函数千千万，让人看了眼缭乱。很多职场小白很苦恼，该如何学好Excel呢？其实，真正的学习大神是擅于使用技巧，只要方法掌握了，学习就没那么困难了。今天小编就为大家带来我们常用的10个Excel函数技巧，绝对是满满的干货哦！ 1.出生年月日获取年龄输入代码，通过出生年月日就能轻松算出他人年龄！函数公式：【=DATEDIF(B3,TODAY(),"y")】 2.统计是否重复
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2024-01-13 14:00:18
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