很多网站都有公开API,通过JSON或其他格式提供数据服务。有多种方式可以利用Python来访问API;本文推荐的简单易用方式是使用requests包。要获取GitHub上最新的30条关于pandas的问题，我们可以使用附加库requests发送一个HTTP GET请求：Response(响应）对象的json方法将返回一个包含解析为本地Python对象的JSON的字典：data中的每个元素都是一个

通过pandas库可以方便地爬取网页中的表格数据，对数据进行结构化处理，并导出为Excel工作簿等文件。6.1.1用read_html()函数快速爬取网页表格数据使用pandas库中的read_html()函数可以快速爬取网页中的表格数据。用搜索引擎搜索并打开“新浪财经数据中心”，然后选择“投资参考”中的“大宗交易”，如下图所示。下面就以爬取该页面（http://vip.stock.finance

pandas对象装配了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别，这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列值的单个值（如总或平均值）。与NumPy数组中的类似方法相比，它们内建了处理缺失值的功能。考虑一个小型DataFrame：调用DataFrame的sum方法返回一个包含列上加和的Series：传入axis='columns’或axis=1,则会

Excel能完成一般办公中绝大多数的数据分析工作，但是当数据量大、数据表格多时，可借助Python中功能丰富而强大的第三方模块来提高工作效率。本章将讲解如何利用pandas、xlwings等模块编写Python代码，快速完成排序、筛选、分类汇总、相关性分析、回归分析等数据分析工作。105排序一个工作表中的数据（方法一）如下图所示为工作簿“销售表.xlsx”的工作表“总表”中的数据表格。本案例要通过

读取同一文件夹下的多个文件、读取多个子文件夹文本

分词和分句，nltk

matplotlib可视化图表

原始数据如下['1709020220', '0', '0']_1341.jpg['1709020220', '0']_1342.jpg['1709020223']_914.jpg['1709020223']_915.jpg['1709020223']_916.jpg['1709020224', '0', '0', '0']_445.jpg['1709020224', '0', '0']_441.j

参考文章：selenium被识别的解决方法import timefrom selenium import webdriverdef get_browser():options = webdriver.ChromeOptions()options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])options.add_

如下图所示，工作簿“各月销售数量表.xlsx”中有12个工作表，本案例要通过Python编程批量打印这些工作表。import xlwings as xwapp = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序workbook = app.books.open('各月销售数量表.xlsx') #打开要打印的工作簿workbook.api.PrintO