Python如何提取数据中的部分数据

什么是数据提取？

如何提取数据？

1. 正则表达式

import re
text = 'My phone number is 123-456-7890'
regex = re.compile('\d+') # 匹配数字
result = regex.findall(text) # 查找所有匹配的项
print(result) # ['123', '456', '7890']
2. XPath
 
XPath是一种用于在XML文档中定位节点的语言。使用Python的lxml库可以进行XPath解析。以下是一个简单的例子，它从HTML文件中提取所有链接地址：
 
from lxml import etree
html = '''
        <a href="http://www.google.com">Google</a>
        <a href="http://www.baidu.com">Baidu</a>
        <a href="http://www.sohu.com">Sohu</a>
    </body>
</html>
selector = etree.HTML(html)
links = selector.xpath('//a/@href')
print(links) # ['http://www.google.com', 'http://www.baidu.com', 'http://www.sohu.com']
3. CSS选择器
 
CSS选择器是一种用于选取HTML元素的模式。使用Python的beautifulsoup4库可以方便地进行CSS选择器解析。以下是一个简单的例子，它从HTML文件中提取所有img标签的链接地址：
 
from bs4 import BeautifulSoup
html = '''
        <img src="http://www.example.com/image1.jpg"/>
        <img src="http://www.example.com/image2.jpg"/>
        <img src="http://www.example.com/image3.jpg"/>
    </body>
</html>
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
images = soup.select('img[src]')
links = [i['src'] for i in images]
print(links) # ['http://www.example.com/image1.jpg', 'http://www.example.com/image2.jpg', 'http://www.example.com/image3.jpg']
以上是三种常用的数据提取方法。使用正则表达式可以非常方便地从字符串中提取信息。XPath和CSS选择器可以对HTML和XML文档进行定位和解析。这些方法都可以使用Python轻松实现，对于处理大量数据非常有用。
 
最后的最后
 
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。
 
对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。
 
🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 专注于AI+职场+办公方向。
 下图是课程的整体大纲
 
 
 下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具
 
 
🚀 优质教程分享 🚀
 
🎄可以学习更多的关于人工只能/Python的相关内容哦！直接点击下面颜色字体就可以跳转啦！
 
学习路线指引（点击解锁）
知识定位
人群定位
🧡 AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡
进阶级
本课程是AI+职场+办公的完美结合，通过ChatGPT文本创作，一键生成办公文案，结合AI智能写作，轻松搞定多场景文案写作。智能美化PPT,用AI为职场汇报加速。AI神器联动，十倍提升视频创作效率
💛Python量化交易实战 💛
入门级
手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统
🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡
进阶级
本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。
                    数据提取是指从数据源中提取有价值的信息。这些数据可以是结构化数据（如数据库表格），也可以是非结构化数据（如网页内容）。提取的信息可以是一个单独的值、一组值或者一段文本。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。
				
1、数据预处理
第四部分是数据的预处理，对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作。主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。
1）数据表合并
首先是对不同的数据表进行合并，我们这里创建一个新的数据表 df1，并将 df 和 df1 两个数据表进行合并。在 Excel 中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过 VLOOKUP 函数分步实现。在 python 中可以通过 merge 函数一次性实现。
下面建立 df1 数据表，用于和 df 数据表进行合并。
1 #创建 df1 数据表
				
数据提取概要
本阶段课程主要学习获取响应之后如何从响应中提取我们想要的数据，在本阶段课程中我们会讲解一些常用的方法和模块，基本上我们以后遇到的情况在掌握本阶段课程之后都能搞定。
了解 响应内容的分类；
了解 xml和html的区别；
1、响应内容的分类
在发送请求获取响应之后，可能存在多种不同类型的响应内容；而且很多时候，我们只需要响应内容中的一部分数据。
结构化的响应内容
json 字符串
可以使用re、json等模块提取特定数据；
json字符串的例子如下图；
xml字符串
可以使用re、lx
                    CSDN-Ada助手: 
                    恭喜您写出了第四篇博客，标题看起来很有意思呢！chatgpt赋能Python，Python又赋能了pythonmul，真是不错的创意。接下来，我建议您可以尝试更深入地探索chatgpt在Python中的应用，或者分享一些实际应用场景。期待您的下一篇博客！
CSDN 会根据你创作的前四篇博客的质量，给予优秀的博主博客红包奖励。请关注 https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=116148&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply4 看奖励名单。
                chatgpt赋能Python-python_3__3
                    CSDN-Ada助手: 
                    恭喜您写了第8篇博客，标题为“chatgpt赋能Python-python_3__3”，看起来很有趣！我很期待看到您接下来的创作。如果您愿意，我建议您可以考虑探索更深入的主题，或者分享您的实践经验，这将会让您的博客更加有价值。谢谢您的分享！
CSDN 会根据你创作的博客的质量，给予优秀的博主博客红包奖励。请关注 https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=116148&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply8 看奖励名单。
                chatgpt赋能Python-python_at命令
                    CSDN-Ada助手: 
                    恭喜您写出了第10篇博客！看了您的文章，我对chatgpt和python_at命令的应用有了更深入的了解。希望您能继续分享更多的经验和技巧，让我们更好地掌握这些工具的使用方法。下一步，也许您可以尝试探索一些其他的Python库或工具，让我们一起学习进步！
CSDN 会根据你创作的博客的质量，给予优秀的博主博客红包奖励。请关注 https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=116148&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply10 看奖励名单。
                chatgpt赋能Python-python_advanced_options怎么选
                    CSDN-Ada助手: 
                    恭喜你写了第9篇博客！看到你对Python高级选项的探索，我不禁感到钦佩。希望你能继续保持创作的热情，分享更多的经验和技巧。我的建议是，可以尝试探索一些与chatgpt相关的主题，这会让你的博客更具深度和独特性。感谢你的分享！
CSDN 会根据你创作的博客的质量，给予优秀的博主博客红包奖励。请关注 https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=116148&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply9 看奖励名单。