pyhon/numpy/pandas(十二)-xml

简介: from lxml.html import parseimport urllib.requestparsed=parse(urllib.
from lxml.html import parse
import urllib.request
parsed=parse(urllib.request.urlopen('http://finance.sina.com.cn/stock/'))
doc=parsed.getroot()
print (doc)

<Element html at 0x54db9f8>
links=doc.findall('.//a')
links[:3]

[<Element a at 0x55fe5e8>, <Element a at 0x55fe868>, <Element a at 0x55fe6d8>]
urls=[lnk.get('href') for lnk in doc.findall('.//a')]
urls[-10:]

['http://corp.sina.com.cn/chn/',
 'http://corp.sina.com.cn/eng/',
 'http://emarketing.sina.com.cn/',
 'http://www.sina.com.cn/contactus.html',
 'http://corp.sina.com.cn/chn/sina_job.html',
 'http://www.sina.com.cn/intro/lawfirm.shtml',
 'http://english.sina.com',
 'https://login.sina.com.cn/signup/signup.php',
 'http://help.sina.com.cn/',
 'http://corp.sina.com.cn/chn/copyright.html']
tables=doc.findall('.//table')
call=tables[1]
rows=call.findall('.//tr')

def _unpack(row,kind='td'):
    elts=row.findall('.//%s' % kind)
    return [val.text_content() for val in elts]
_unpack(rows[0],kind='td')

['行业涨幅', '行业跌幅', '行业流入', '行业流出']
目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
129 1
|
3月前
|
数据采集 数据处理 Python
探索数据科学前沿:Pandas与NumPy库的高级特性与应用实例
探索数据科学前沿:Pandas与NumPy库的高级特性与应用实例
63 0
|
2月前
|
数据处理 Python
在数据科学领域,Pandas和NumPy是每位数据科学家和分析师的必备工具
在数据科学领域,Pandas和NumPy是每位数据科学家和分析师的必备工具。本文通过问题解答形式,深入探讨Pandas与NumPy的高级操作技巧,如复杂数据筛选、分组聚合、数组优化及协同工作,结合实战演练,助你提升数据处理能力和工作效率。
48 5
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
58 2
|
2月前
|
存储 数据采集 数据处理
效率与精准并重:掌握Pandas与NumPy高级特性,赋能数据科学项目
在数据科学领域,Pandas和NumPy是Python生态中处理数据的核心库。Pandas以其强大的DataFrame和Series结构,提供灵活的数据操作能力,特别适合数据的标签化和结构化处理。NumPy则以其高效的ndarray结构,支持快速的数值计算和线性代数运算。掌握两者的高级特性,如Pandas的groupby()和pivot_table(),以及NumPy的广播和向量化运算,能够显著提升数据处理速度和分析精度,为项目成功奠定基础。
45 2
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
109 5
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据处理
数据科学家的秘密武器:Pandas与NumPy高级应用实战指南
【10月更文挑战第4天】在数据科学领域,Pandas和NumPy是每位数据科学家不可或缺的秘密武器。Pandas凭借其DataFrame和Series数据结构,提供高效灵活的数据处理工具;NumPy则以其强大的N维数组对象ndarray和丰富的数学函数库,成为科学计算的基石。本文通过实战示例,展示了两者如何携手助力数据科学家在数据探索中披荆斩棘。Pandas擅长数据清洗、转换和结构化操作,NumPy则专注于数值计算与矩阵运算。通过结合使用,可以实现高效的数据处理与分析,大幅提升工作效率与数据处理深度。
50 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
探索Python科学计算的边界:NumPy、Pandas与SciPy在大规模数据分析中的高级应用
【10月更文挑战第5天】随着数据科学和机器学习领域的快速发展,处理大规模数据集的能力变得至关重要。Python凭借其强大的生态系统,尤其是NumPy、Pandas和SciPy等库的支持,在这个领域占据了重要地位。本文将深入探讨这些库如何帮助科学家和工程师高效地进行数据分析,并通过实际案例来展示它们的一些高级应用。
88 0
探索Python科学计算的边界:NumPy、Pandas与SciPy在大规模数据分析中的高级应用
|
3月前
|
数据采集 数据挖掘 API
Python数据分析加速器:深度挖掘Pandas与NumPy的高级功能
在Python数据分析的世界里,Pandas和NumPy无疑是两颗璀璨的明星,它们为数据科学家和工程师提供了强大而灵活的工具集,用于处理、分析和探索数据。今天,我们将一起深入探索这两个库的高级功能,看看它们如何成为数据分析的加速器。
62 1
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据处理
数据科学家的秘密武器:Pandas与NumPy高级应用实战指南
【7月更文挑战第14天】Pandas与NumPy在数据科学中扮演关键角色。Pandas的DataFrame和Series提供高效数据处理,如数据清洗、转换,而NumPy则以ndarray为基础进行数值计算和矩阵操作。两者结合,从数据预处理到数值分析,形成强大工具组合。示例展示了填充缺失值、类型转换、矩阵乘法、标准化等操作,体现其在实际项目中的协同效用。掌握这两者,能提升数据科学家的效能和分析深度。**
71 0