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- 正则表达式替换多个文件
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我想使用 pandas dataframe 表示数据,列名 - Product Title 并填充 t。
例如:
产品标题
漫威:电影合集
奇迹
迪尼电影等等..
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import pandas as pd
r= requests.get("http://www.walmart.com/search/?query=marvel&cat_id=4096_530598")
r.content
soup = BeautifulSoup(r.content)
g_data = soup.find_all("div", {"class" : "tile-conent"})
g_price = soup.find_all("div",{"class" : "item-price-container"})
g_star = soup.find_all("div",{"class" : "stars stars-small tile-row"})
for product_title in g_data:
a_product_title = product_title.find_all("a","js-product-title")
for text_product_title in a_product_title :
t = text_product_title.text
print t
期望的输出-
Product Title :
Marvel Heroes: Collection
Marvel: Guardians Of The Galaxy (Widescreen)
Marvel Complete Giftset (Widescreen)
Marvel's The Avengers (Widescreen)
Marvel Knights: Wolverine Versus Sabretooth - Reborn (Widescreen)
Superheroes Collection: The Incredible Hulk Returns / The Trial Of The Incredible Hulk / How To Draw Comics The Marvel Way (Widescreen)
Marvel: Iron Man & Hulk - Heroes United (Widescreen)
Marvel's The Avengers (DVD + Blu-ray) (Widescreen)
Captain America: The Winter Soldier (Widescreen)
Iron Man 3 (DVD + Digital Copy) (Widescreen)
Thor: The Dark World (Widescreen)
Spider-Man (2-Disc) (Special Edition) (Widescreen)
Elektra / Fantastic Four / Daredevil (Director's Cut) / Fantastic Four 2: Rise Of The Silver Surfer
Spider-Man / Spider-Man 2 / Spider-Man 3 (Widescreen)
Spider-Man 2 (Widescreen)
The Punisher (Extended Cut) (Widescreen)
DC Showcase: Superman / Shazam!: The Return Of The Black Adam
Ultimate Avengers: The Movie (Widescreen)
The Next Avengers: Heroes Of Tomorrow (Widescreen)
Ultimate Avengers 1 & 2 (Blu-ray) (Widescreen)
我厌倦了 append 函数和 join 但它确实有效.. 我们在 pandas dataframe 中有任何特定的函数吗?
所需的输出应该是使用 Pandas 数据框的结果。
最佳答案
好吧,这会让你开始,这会将所有标题提取到一个字典中(为方便起见,我使用默认字典):
In [163]:
from collections import defaultdict
data=defaultdict(list)
for product_title in g_data:
a_product_title = product_title.find_all("a","js-product-title")
for text_title in a_product_title:
data['Product title'].append(text_title.text)
df = pd.DataFrame(data)
df
Out[163]:
Product title
0 Marvel Heroes: Collection
1 Marvel: Guardians Of The Galaxy (Widescreen)
2 Marvel Complete Giftset (Widescreen)
3 Marvel's The Avengers (Widescreen)
4 Marvel Knights: Wolverine Versus Sabretooth - ...
5 Superheroes Collection: The Incredible Hulk Re...
6 Marvel: Iron Man & Hulk - Heroes United (Wides...
7 Marvel's The Avengers (DVD + Blu-ray) (Widescr...
8 Captain America: The Winter Soldier (Widescreen)
9 Iron Man 3 (DVD + Digital Copy) (Widescreen)
10 Thor: The Dark World (Widescreen)
11 Spider-Man (2-Disc) (Special Edition) (Widescr...
12 Elektra / Fantastic Four / Daredevil (Director...
13 Spider-Man / Spider-Man 2 / Spider-Man 3 (Wide...
14 Spider-Man 2 (Widescreen)
15 The Punisher (Extended Cut) (Widescreen)
16 DC Showcase: Superman / Shazam!: The Return Of...
17 Ultimate Avengers: The Movie (Widescreen)
18 The Next Avengers: Heroes Of Tomorrow (Widescr...
19 Ultimate Avengers 1 & 2 (Blu-ray) (Widescreen)
因此您可以修改此脚本以将价格和参与者作为键添加到数据字典中,然后从生成的字典中构造 df,这比一次添加一行要好
关于python - Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28579535/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!