第9章 文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘

第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘文本數(shù)據(jù)挖掘(TextMining)是指從大量文本數(shù)據(jù)中抽取出有價(jià)值的知識(shí)，并且利用這些知識(shí)重新組織信息的過程。從這個(gè)意義上講，文本數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘與分析的一個(gè)分支。文本挖掘利用智能算法，分析大量的非結(jié)構(gòu)化文本源（如文檔、電子表格、客戶電子郵件、問題查詢、網(wǎng)頁等），抽取或標(biāo)記關(guān)鍵字概念、文字間的關(guān)系，并按照內(nèi)容對(duì)文檔進(jìn)行分類，獲取有用的知識(shí)和信息。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘在線分析處理是一種重要的商務(wù)智能分析方法。這種技術(shù)主要對(duì)多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行多角度、多層次的分析，幫助管理者獲取業(yè)務(wù)洞察。在線數(shù)據(jù)分析也稱聯(lián)機(jī)分析處理，是一門新興的軟件技術(shù)，它專門設(shè)計(jì)用于支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重對(duì)決策人員和高層管理人員的決策支持，可以應(yīng)分析人員的要求，快速靈活地進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜查詢處理，并且以一種直觀易懂的形式將查詢結(jié)果提供給決策人員，以便他們準(zhǔn)確掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況，了解市場(chǎng)需求并制定正確的方案，以增加效益。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理

1.字符及字符串統(tǒng)計(jì)

2.字符串連接與拆分

3.字符串查詢與替換9.1.2文本挖掘及可視化

1.文本挖掘的概念與方法

2.Python分詞包jieba

3.文本數(shù)據(jù)的收集與分詞

4.詞頻與詞云分析及可視化9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理1.字符及字符串統(tǒng)計(jì)直接使用len()函數(shù)可分別對(duì)字段自身長度、列表長度和嵌套列表長度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，len()函數(shù)也可以直接對(duì)中文字段進(jìn)行操作。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理1.字符及字符串統(tǒng)計(jì)9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Ins='abcdef’#字符串的定義len(s)#字符串的長度Out6InS=["Python","Data","Visual","暨南大學(xué)","管理學(xué)院"];#字符串列表長度len(S)#字符串的個(gè)數(shù)Out5In[len(s)forsinS]#字符串列表中各字符串長度Out[6,4,6,4,4]9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理2.字符串連接與拆分（1）字符串的連接方法1：加號(hào)'+'直接使用加號(hào)'+'就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)兩個(gè)或多個(gè)字符串進(jìn)行連接。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化In'Excel'+''+'and'+''+'Python'Out'ExcelandPython'9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理2.字符串連接與拆分（1）字符串的連接方法2：字符串格式化輸出有時(shí)對(duì)連接有自定義操作，這時(shí)可以采用字符串格式化輸出，這種方法更為常用。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化Inwebsite='%s%s%s%s%s'%('Excel','','and','','Python’);websiteOut'ExcelandPython'9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理2.字符串連接與拆分（1）字符串的連接方法3：join()如果操作的對(duì)象是列表，也可以采用join()函數(shù)。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化InlistStr=['Excel','','and','','Python']''.join(listStr)Out'ExcelandPython'9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理2.字符串連接與拆分(2)字符串的拆分Python內(nèi)置了針對(duì)字串的拆分函數(shù)split()。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化InS1='中國;廣東省;廣州市;天河區(qū)'S1.split(';’)#按;拆分Out['中國','廣東省','廣州市','天河區(qū)']InS2='暨南大學(xué)、管理學(xué)院、企業(yè)管理系'S2.split('、’)#按、拆分Out['暨南大學(xué)','管理學(xué)院','企業(yè)管理系']9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理2.字符串連接與拆分(2)字符串的拆分針對(duì)字符串列表（相當(dāng)于一段段文本），可以自定義一個(gè)列表拆分函數(shù)list_split()。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理2.字符串連接與拆分第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化InS3=['廣州大學(xué);廣州發(fā)展研究院','暨南大學(xué);文學(xué)院;歷史系','暨南大學(xué);管理學(xué)院']Indeflist_split(lists,sep):#列表拆分函數(shù)new_list=[]foriinrange(len(lists)):new_list.append(list(filter(None,lists[i].split(sep))))returnnew_listInlist_split(S3,';')Out[['廣州大學(xué)','廣州發(fā)展研究院'],['暨南大學(xué)','文學(xué)院','歷史系'],['暨南大學(xué)','管理學(xué)院']]9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理3.字符串查詢與替換（1）in函數(shù)在Python中in可以實(shí)現(xiàn)直接查詢(集合操作)。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化In'暨南大學(xué)'inS2OutTrue9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理3.字符串查詢與替換（1）in函數(shù)根據(jù)in的特點(diǎn)可以自定義一個(gè)字符串列表查詢函數(shù)find_words()。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化Indeflist_find(lists,word):return[lists[i]foriinrange(len(lists))if(wordinlists[i])==True]Inlist_find(S3,'暨南大學(xué)')Out['暨南大學(xué);文學(xué)院;歷史系','暨南大學(xué);管理學(xué)院']9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理3.字符串查詢與替換（2）replace函數(shù)replace函數(shù)可以對(duì)字符串的內(nèi)容進(jìn)行替換。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化InS2.replace('、',';')Out'暨南大學(xué);管理學(xué)院;企業(yè)管理系'9.1.1文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理3.字符串查詢與替換（2）replace函數(shù)也可以自定義一個(gè)針對(duì)字符串列表的字符串替換函數(shù)。第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化Indeflist_replace(lists,old,new):return[lists[i].replace(old,new)foriinrange(len(lists))]Inlist_replace(S3,'暨南大學(xué)','中山大學(xué)')Out['廣州大學(xué);廣州發(fā)展研究院','中山大學(xué);文學(xué)院;歷史系','中山大學(xué);管理學(xué)院']9.1.2文本挖掘及可視化1.文本挖掘的概念與方法文本挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散布在文本文件中的有價(jià)值知識(shí)，并且利用這些知識(shí)更好地組織信息的過程。文本挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)應(yīng)用分支，用于基于文本信息的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化1.文本挖掘的概念與方法文本挖掘利用智能算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于案例的推理、可能性推理等，并結(jié)合文字處理技術(shù)，分析大量的非結(jié)構(gòu)化文本源（如文檔、電子表格、客戶電子郵件、問題查詢、網(wǎng)頁等），抽取或標(biāo)記關(guān)鍵字概念、文字間的關(guān)系，并按照內(nèi)容對(duì)文檔進(jìn)行分類，獲取有用的知識(shí)和信息。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化1.文本挖掘的概念與方法文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來，但并不意味著簡單地將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到大量文本的集合上就可以實(shí)現(xiàn)文本挖掘，還需要做很多準(zhǔn)備工作。文本挖掘的準(zhǔn)備工作由文本收集、文本分析和特征修剪三個(gè)步驟組成。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化1.文本挖掘的概念與方法（1）文本收集：需要挖掘的文本數(shù)據(jù)可能具有不同的類型，且分散在很多地方。需要尋找和檢索那些所有被認(rèn)為可能與當(dāng)前工作相關(guān)的文本。一般地，系統(tǒng)用戶都可以定義文本集，但是仍需要一個(gè)用來過濾相關(guān)文本的系統(tǒng)。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化1.文本挖掘的概念與方法（2）文本分析：與數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，文本具有有限的結(jié)構(gòu)，或者根本就沒有結(jié)構(gòu)；此外文檔的內(nèi)容是人類所使用的自然語言，計(jì)算機(jī)很難處理其語義。文本數(shù)據(jù)源的這些特殊性使得現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法直接應(yīng)用于其上，需要對(duì)文本進(jìn)行分析，抽取代表其特征的元數(shù)據(jù)，這些特征可以用結(jié)構(gòu)化的形式保存，作為文檔的中間表示形式。其目的在于從文本中掃描并抽取所需要的事實(shí)。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化1.文本挖掘的概念與方法（3）關(guān)鍵詞詞云分析詞云就是對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”予以視覺上的突出，形成“關(guān)鍵詞云層”或“關(guān)鍵詞渲染”，從而過濾掉大量的文本信息，使用戶只要一眼掃過文本就可以領(lǐng)略文本的主旨。好的數(shù)據(jù)可視化，可以使得數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更通俗易懂?！霸~云”就是數(shù)據(jù)可視化的一種形式。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化2.Python分詞包jiebaJieba（結(jié)巴分詞）號(hào)稱宇宙最強(qiáng)Python分詞工具，是Python語言中最流行的一個(gè)分詞工具，在自然語言處理等場(chǎng)景被廣泛使用。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化2.Python分詞包jieba（1）安裝9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘In#!pipinstalljiebaOutRequirementalreadysatisfied:jiebainc:\users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages(0.42.1)9.1.2文本挖掘及可視化2.Python分詞包jieba（2）簡單分詞9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Inimportjiebawords1=jieba.lcut("我愛中國暨南大學(xué)");words1Out['我','愛','中國','暨南大學(xué)']句子切分成了5個(gè)詞組的列表。9.1.2文本挖掘及可視化2.Python分詞包jieba（3）全模式分詞9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Inwords2=jieba.lcut("我愛中國暨南大學(xué)",cut_all=True);words2Out['我','愛','中國','暨南','暨南大學(xué)','南大','大學(xué)']全模式分出來的詞覆蓋面更廣。9.1.2文本挖掘及可視化2.Python分詞包jieba（4）提取關(guān)鍵詞從一個(gè)句子或者一個(gè)段落中提取前K個(gè)關(guān)鍵詞，topK為返回前topK個(gè)權(quán)重最大的關(guān)鍵詞，withWeight返回每個(gè)關(guān)鍵字的權(quán)重值。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化2.Python分詞包jieba9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Insentence="詞云就是對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”予以視覺上的突出，形成“關(guān)鍵詞云層”或“關(guān)鍵詞渲染”，從而過濾掉大量的文本信息，使用戶只要一眼掃過文本就可以領(lǐng)略文本的主旨。其作用是提供用戶在業(yè)務(wù)中的轉(zhuǎn)化率和流失率;揭示了各種業(yè)務(wù)在網(wǎng)站中受歡迎的程度;發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中存在的問題，以及改進(jìn)的效果。"Inimportjieba.analyseasjaja.extract_tags(sentence,topK=5)#句中出現(xiàn)次數(shù)最多的5個(gè)詞Out['文本','關(guān)鍵詞','流失率','用戶','詞云']9.1.2文本挖掘及可視化2.Python分詞包jieba9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Inja.extract_tags(sentence,topK=5,withWeight=True)#出現(xiàn)次數(shù)最多的5個(gè)詞及權(quán)重Out[('文本',0.7778130951626087),('關(guān)鍵詞',0.5806607855354349),('流失率',0.30218864460869566),('用戶',0.2966233074965217),('詞云',0.25988625006304344)]9.1.2文本挖掘及可視化3.文本數(shù)據(jù)的收集與分詞（1）粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》是進(jìn)一步提升粵港澳大灣區(qū)在國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和對(duì)外開放中的支撐引領(lǐng)作用，支持香港、澳門融入國家發(fā)展大局，增進(jìn)香港、澳門同胞福祉，保持香港、澳門長期繁榮穩(wěn)定，讓港澳同胞同祖國人民共擔(dān)民族復(fù)興的歷史責(zé)任、共享祖國繁榮富強(qiáng)的偉大榮光。由中共中央、國務(wù)院于2019年2月印發(fā)實(shí)施。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.1.2文本挖掘及可視化3.文本數(shù)據(jù)的收集與分詞（2）規(guī)劃綱要正文（節(jié)選）9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Intxt=open("GBAtxt.txt","r",encoding='GBK').read()txt[:200]#顯示前200個(gè)字符Out'《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》\n前言\n粵港澳大灣區(qū)包括香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和廣東省廣州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、東莞市、中山市、江門市、肇慶市（以下稱珠三角九市），總面積5.6萬平方公里，2017年末總?cè)丝诩s7000萬人，是我國開放程度最高、經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)的區(qū)域之一，在國家發(fā)展大局中具有重要戰(zhàn)略地位。建設(shè)粵港澳大灣區(qū)，既是新時(shí)代推動(dòng)形成全面開放新格局的新嘗試，也是推動(dòng)“一國兩制”事'9.1.2文本挖掘及可視化3.文本數(shù)據(jù)的收集與分詞（3）分詞及權(quán)重分析9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Inwords=jieba.lcut(txt)#使用精確模式對(duì)文本進(jìn)行分詞words[:10]#顯示前10個(gè)詞Out'《','粵港澳','大灣','區(qū)','發(fā)展','規(guī)劃','綱要','》','\n','前言']9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘InWi=ja.extract_tags(txt,topK=10,withWeight=True)#文中出現(xiàn)次數(shù)最多的10個(gè)詞及權(quán)重pd.DataFrame(Wi,columns=['關(guān)鍵詞','權(quán)重'])Out關(guān)鍵詞權(quán)重0粵港澳0.1491大灣0.1292建設(shè)0.0943港澳0.0864合作0.0855澳門0.0726發(fā)展0.0717創(chuàng)新0.0708支持0.0659香港0.0579.1.2文本挖掘及可視化4.詞頻與詞云分析及可視化（1）詞頻分析9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Indefwords_freq(words):#定義統(tǒng)計(jì)文中詞出現(xiàn)的頻數(shù)函數(shù)counts={}#通過鍵值對(duì)的形式存儲(chǔ)詞語及其出現(xiàn)的次數(shù)forwordinwords:iflen(word)==1:continue#單個(gè)字不計(jì)算在內(nèi)else:#遍歷所有詞語，每出現(xiàn)一次其值加1counts[word]=counts.get(word,0)+1return(DataFrame(counts.items(),columns=['關(guān)鍵詞','頻數(shù)']))Inwordsfreq=words_freq(words);wordsfreq9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Out關(guān)鍵詞頻數(shù)0粵港澳1171大灣1182發(fā)展2013規(guī)劃194綱要1.........2188勞工12189學(xué)術(shù)界12190建立聯(lián)系12191公眾22192意見反饋1[2193rowsx2columns]9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Inwordsfreq.sort_values(by='頻數(shù)’,ascending=False,inplace=True);wordsfreqkeys=wordsfreq.set_index('關(guān)鍵詞');keys[:10]#按詞頻排序，并設(shè)關(guān)鍵詞為索引，取排名前10個(gè)關(guān)鍵詞9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Out頻數(shù)關(guān)鍵詞發(fā)展201建設(shè)192合作155支持128創(chuàng)新122大灣118粵港澳117香港98港澳98國際919.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Inkeys[:10].plot(kind='barh');Out9.1.2文本挖掘及可視化4.詞頻與詞云分析及可視化（2）詞云分析>pipinstallWordCloud#安裝詞云包9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘InfromwordcloudimportWordCloud#加載詞云包Instrings="".join(words)#用.join將分詞連接為字符串，用空格分隔WC=WordCloud(max_words=50,max_font_size=200,width=1200,height=800,font_path='STZHONGS.TTF',background_color="white")plt.imshow(WC.generate(strings));plt.axis("off")9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘Out9.1.2文本挖掘及可視化4.詞頻與詞云分析及可視化注意在做該圖時(shí)并未刪除一些停止詞。停止詞是指在句子中無關(guān)緊要的詞語，例如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、指示代詞等等，做分詞前要先將這些詞去掉。分詞方法cut不支持直接過濾停止詞，需要手動(dòng)處理。限于篇幅這里從略。9.1文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2.1簡單數(shù)據(jù)的獲取及分析1.行政區(qū)劃數(shù)據(jù)的抓取2.居民消費(fèi)數(shù)據(jù)的抓取9.2.2網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬蟲及分析1.股票數(shù)據(jù)的抓取與分析2.Python爬蟲步驟3.爬蟲數(shù)據(jù)的分析練習(xí)題9（網(wǎng)上存在大量的在線數(shù)據(jù)，如何獲取這些數(shù)據(jù)是大家所關(guān)心的.下面我們以中商情報(bào)網(wǎng)（/）的中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)庫（/）平臺(tái)為例介紹這類數(shù)據(jù)的獲取和分析。9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘中商情報(bào)網(wǎng)是國內(nèi)第三方市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)綜合咨詢服務(wù)提供商。已構(gòu)建起企業(yè)商業(yè)情報(bào)數(shù)據(jù)庫，致力于為企業(yè)中高層管理人員、企事業(yè)發(fā)展研究部門人員、市場(chǎng)投資人士、投行及咨詢行業(yè)人士、投資專家等提供各行業(yè)的市場(chǎng)研究資料和商業(yè)競(jìng)爭情報(bào)；致力于為國內(nèi)外各行業(yè)企業(yè)、科研院所、社會(huì)團(tuán)體和政府部門提供專業(yè)的行業(yè)市場(chǎng)研究、行業(yè)專項(xiàng)咨詢、項(xiàng)目可行性研究、IPO咨詢、商業(yè)計(jì)劃書等服務(wù)。9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2.1簡單數(shù)據(jù)的獲取及分析1.行政區(qū)劃數(shù)據(jù)的抓取中商情報(bào)網(wǎng)上的很多數(shù)據(jù)都是以表格形式出現(xiàn)的，對(duì)少量的表格數(shù)據(jù)，我們可以用簡單的拷貝方式獲取數(shù)據(jù)。進(jìn)入網(wǎng)頁/data/area/440000/，可選取數(shù)據(jù)并復(fù)制到Python中。9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2.1簡單數(shù)據(jù)的獲取及分析1.行政區(qū)劃數(shù)據(jù)的抓取9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2.1簡單數(shù)據(jù)的獲取及分析1.行政區(qū)劃數(shù)據(jù)的抓取9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2.1簡單數(shù)據(jù)的獲取及分析2.居民消費(fèi)數(shù)據(jù)的抓取9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2.1簡單數(shù)據(jù)的獲取及分析2.居民消費(fèi)數(shù)據(jù)的抓取9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘很多網(wǎng)站都會(huì)以表格的形式展示數(shù)據(jù)，但如果表格中的數(shù)據(jù)較多或有多頁數(shù)據(jù)時(shí)，顯然使用復(fù)制的方法是不可行的。如對(duì)于下圖的我國宏觀經(jīng)濟(jì)的綜合數(shù)據(jù)，可通過爬蟲技術(shù)獲取這些數(shù)據(jù)。從下圖可以看出，我們需要的數(shù)據(jù)都保存在表格中，所以這里可以使用pandas獲取表格數(shù)據(jù)。在pandas庫中有一個(gè)方法read_html可以直接讀取網(wǎng)頁中的圖表，然后遍歷出每一個(gè)表格。9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘打開網(wǎng)址/stock/a/，其中有幾個(gè)主表數(shù)據(jù)。9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘若表數(shù)據(jù)量不大，也可以用前文介紹的復(fù)制的方法抓取數(shù)據(jù)，但若表內(nèi)容較多，這時(shí)使用復(fù)制的方法顯然是不可行的，需通過編程的方法抓取數(shù)據(jù)。9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘1.A股收益數(shù)據(jù)的獲取InImportrequestsurl=‘/stock/a’#A股信息html=requwsts.get(url).content.decode(‘utf-8);In#獲取第1張表格的數(shù)據(jù)：A股公司營業(yè)收入排行榜pd.read_html(html,header=0)[0]9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘1.A股收益數(shù)據(jù)的獲取9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘1.A股收益數(shù)據(jù)的獲取In#獲取第2張表格的數(shù)據(jù)：A股公司凈利潤排行榜pd.read_html(html,header=0)[1]9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘1.A股收益數(shù)據(jù)的獲取9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘1.A股收益數(shù)據(jù)的獲取In#獲取第3張表格的數(shù)據(jù)：A股公司利潤總額排行榜pd.read_html(html,header=0)[2]9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘1.A股收益數(shù)據(jù)的獲取9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘2.A股股票信息的獲取及分析9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘2.A股股票信息的獲取及分析獲取這種數(shù)據(jù)需要通過代碼進(jìn)行網(wǎng)頁爬蟲，由于股票數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)很多頁，這時(shí)可通過循環(huán)遍歷出每一個(gè)表，然后將獲取的數(shù)據(jù)保存在表格中即可。下面僅介紹獲取廣東省上市公司（共599家）的數(shù)據(jù)并進(jìn)行簡單分析。9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘2.A股股票信息的獲取及分析9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘2.A股股票信息的獲取及分析由于每頁只顯示20只股票的數(shù)據(jù)，所以需通過編程來獲取數(shù)據(jù)，首先構(gòu)建一個(gè)獲取當(dāng)前頁的函數(shù)，通過pageNum的數(shù)字來獲取不同頁。9.2.2復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取及分析9.2在線數(shù)據(jù)的獲取與分析第9章文本及在線數(shù)據(jù)的挖掘