这个需求本来是来源于公司同事工作中需求,用户需要使用数据分析工具Power BI抓取多页的中国银行官网上当天的外汇数据.但是没能研究出来. 我就开始在网络上找关于使用python来抓取当天汇率的案例分享,没想到“知乎”上有一个网友分享了以下这段代码: # -*- coding:utf-8 -*- import re from lxml import etree import requests url = 'http://www.boc.cn/sourcedb/whpj/index.html' #

我们可以创建变量来存放待拉取的微博数量(即count),以及待拉取的用户(即name).然后用这两个参数调用user_timeline()函数.下面是更新后的代码(注意,在代码的顶部应该保持认证和API对象的创建). # 传入认证信息,并创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 待拉取微博的用户 name = "nytimes" # 待拉取的微博数量 tweetCount = 20 # 使用上面的参数,调用user_timeline函数 results = ap

让我们来拉取Twitter账号@NyTimes的最近20条微博. 我们可以创建变量来存放待拉取的微博数量(即count),以及待拉取的用户(即name).然后用这两个参数调用user_timeline()函数.下面是更新后的代码(注意,在代码的顶部应该保持认证和API对象的创建). # 传入认证信息,并创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 待拉取微博的用户 name = "nytimes" # 待拉取的微博数量 tweetCount = 20 # 使用上面的

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an

用python分析数据难吗?某科技大学的教授这样说,很难,但要讲方法,主要是因为并不是掌握了基础,就能用python来做数据分析的. 所谓python的基础,也就是刚入门的python学习者,学习的基础语法,比如Python环境搭建.常量变量.运算符等等,对于大多数人来说,入门并掌握基础就已经是比较困难的了,还要用来做数据分析,到底如何才能真正学到自己想学的,并且应用呢? 第一:掌握python基础的内容 Python分析数据难吗?对于小白来说,Python在入门方面比其他语言要简单很多,即使没

文章来源:嗨学网 敏而好学论坛www.piaodoo.com 欢迎大家相互学习 本文实例讲述了python 发送json数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import urllib import cookielib import json import httplib import re import requests from lxml import etree

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

2018年,火热的世界杯即将拉开序幕.在比赛开始之前,我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析,并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队. 通过数据分析,可以发现很多有趣的结果,比如: 找出哪些队伍是首次进入世界杯的黑马队伍 找出2018年32强中之前已经进入过世界杯,但在世界杯上没有赢得过一场比赛的队伍 当然,我们本次的主要任务是要通过数据分析来预测2018年世界杯的夺冠热门队伍. 本次分析的数据来源于 Kaggle, 包含从 1872 年到今年的数据,包括世界杯比赛.世界杯预选

上次用 python 脚本中定期查询数据库,监视订单变化,将时间与处理完成订单的数量进行输入写入日志,虽然省掉了人为定时查看数据库并记录的操作,但是数据不进行分析只是数据,要让数据活起来! 为了方便看出已完成订单的趋势,又不想想到使用Excel, 想到手动绘制表格填入数据就充满了抵触,哈哈,能用代码完成的事绝不手操,不能愧对python! 先确保python环境和pip已经安装好 这个过程分为3步: 安装 jupyter-notebook  ——>  安装matplotlib  ——> 写代码

注:本人参考“裸睡的猪”公众号同名文章,学习使用. 一.目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点:好玩.便宜.人还少的地方,不然拍照都要抢着拍! 二.获取数据 爬取出行网站的旅游景点售票数据,反映出旅游景点的热度.这里选择爬取“去哪儿”网. 1.爬取单页数据 我们可以在哪去儿的门票页(http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=)搜索:**国庆旅游景点**,就可以看到推荐的景点的一些信息,如:名称.地区.热度.销量.价格.等级.地理信息等等,信

python分析Mysql慢查询.通过Python调用开源分析工具pt-query-digest生成json结果,Python脚本解析json生成html报告. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/12 下午3:00 # @Author : Kionf # @Site : https://kionf.com # @Software: Sublime import subprocess import jso

写在前面:圣诞刚过,弥留者节日气息的大家是否还在继续学习呐~在匆忙之际也不忘给自己找几首好听的歌曲放松一下,缠绕着音乐一起来看看关于2019年流行音乐趋势是如何用Python分析的吧! 昨天下午没事儿,随便听了下音乐,结果搜到了一份数据比较好玩,所以拿了来做个数据分享案例. 这份数据是由国外比较火的音乐软件spotify提供的,很有代表意义. 不过涉及到的指标都比较专业,我不是太懂,只能根据自己的理解去做分析,有懂音乐的朋友可以提出专业的看法. 这次的数据分析工具是Python,当然如果你Pyt

1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:CDA数据分析师 豆瓣9.4分!这场线上演唱会到底多好看? 首先让我们看到豆瓣上的数据:截止到目前为止,五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价,目前豆瓣评分为9.4分,是非常高的成绩了. 豆瓣评分分布 进一步分析可以看到,评论中有68.4%的人给出了满分5星,其次24.2%的人给出了4星. 豆瓣评论词云图 豆瓣评论中大家都在说些什么呢?可以看到"太短&quo

1 from wordcloud import WordCloud 2 import PIL.Image as image 3 import numpy as np 4 import jieba 5 6 7 # 分词 8 def trans_CN(text): 9 # 接收分词的字符串 10 word_list = jieba.cut(text) 11 # 分词后在单独个体之间加上空格 12 result = " ".join(word_list) 13 return result 1

一.项目背景 我们知道InfluxDB是最受欢迎的时序数据库(TSDB).InfluxDB具有 持续高并发写入.无更新:数据压缩存储:低查询延时 的特点.从下面这个权威的统计图中,就可以看出InfluxDB的热度. InfluxDB可以作为 性能监控.应用程序指标.物联网传感器数据和实时分析等的后端存储. 我们的DB性能监控体系是基于Telegraf+InfluxDB+Grafana组件搭建,如下图所示. 但是这个体系没有和既有的CMDB打通,例如,不清楚公司目前有多少台数据库实例已部署了监控?

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基