本文實(shí)例講述了Python學(xué)習(xí)筆記之pandas索引列、過(guò)濾、分組、求和功能。分享給大家供大家參考,具體如下:
創(chuàng)新互聯(lián)建站網(wǎng)站建設(shè)公司是一家服務(wù)多年做網(wǎng)站建設(shè)策劃設(shè)計(jì)制作的公司,為廣大用戶提供了成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作,成都網(wǎng)站設(shè)計(jì),一元廣告,成都做網(wǎng)站選創(chuàng)新互聯(lián)建站,貼合企業(yè)需求,高性價(jià)比,滿足客戶不同層次的需求一站式服務(wù)歡迎致電。解析html內(nèi)容,保存為csv文件
//www.jb51.net/article/162401.htm
前面我們已經(jīng)把519961(基金編碼)這種基金的歷史凈值明細(xì)表html內(nèi)容抓取到了本地,現(xiàn)在我們還是需要 解析html,取出相關(guān)的值,然后保存為csv文件以便pandas
來(lái)統(tǒng)計(jì)分析。
from bs4 import BeautifulSoup import os import csv # 使用 BeautifulSoup 解析html內(nèi)容 def getFundDetailData(html): soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") rows = soup.find("table").tbody.find_all("tr") result = [] for row in rows: tds=row.find_all('td') result.append({"fcode": '519961' ,"fdate": tds[0].get_text() , "NAV": tds[1].get_text() , "ACCNAV": tds[2].get_text() , "DGR": tds[3].get_text() , "pstate":tds[4].get_text() , "rstate": tds[5].get_text() } ) return result # 把解析之后的數(shù)據(jù)寫入到csv文件 def writeToCSV(): data_dir = "../htmls/details" all_path = os.listdir(data_dir) all_result = [] for path in all_path: if os.path.isfile(os.path.join(data_dir,path)): with open(os.path.join(data_dir,path),"rb") as f: content = f.read().decode("utf-8") f.close() all_result = all_result + getFundDetailData(content) with open("../csv/519961.csv","w",encoding="utf-8",newline="") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['fcode', 'fdate', 'NAV', "ACCNAV", 'DGR', 'pstate', "rstate"]) for r in all_result: writer.writerow([r["fcode"], r["fdate"], r["NAV"], r["ACCNAV"], r["DGR"], r["pstate"], r["rstate"]]) f.close()
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文章標(biāo)題:Python學(xué)習(xí)筆記之pandas索引列、過(guò)濾、分組、求和功能示例-創(chuàng)新互聯(lián)
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