Python으로 고객 데이터를 저장하는 방법

Python에서 고객 데이터를 유지하는 방법: 1. [with open()]을 사용하여 새 개체를 만들고 데이터를 씁니다. 2. pandas 패키지를 사용하여 저장합니다. 코드는 [import pandas as pd #import pandas]입니다. .

관련 학습 권장 사항 :

python 튜토리얼

】 Python에서 고객 데이터를 저장하는 방법 :

1. Open ()를 사용하여 개방형 기능을 저장하십시오. 새로운 객체데이터 쓰기(여기서는 Douban Reading의 책에 대한 Douban 짧은 리뷰를 예로 사용합니다)

import requests
from lxml import etree
 
#发送Request请求
url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/'
head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'}
 
#解析HTML
r = requests.get(url, headers=head)
s = etree.HTML(r.text)
comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')
#print(str(comments))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下
 
#保存数据open函数
with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f
    for i in comments:
        print(i)
        f.write(i+'\n')#写入数据，文件保存在上面指定的目录，加\n为了换行更方便阅读

여기서 말하는 것은: open 함수의 오픈 모드

• 매개변수 사용
r 읽기 읽기 전용입니다. 파일이 존재하지 않으면 오류가 보고됩니다.
w 쓰기만 쓰기. 파일이 존재하지 않으면 자동으로 생성됩니다.
파일 끝에 추가 내용이 추가됩니다. ” (참고: pandas, numpy, matplotlib 모두 미리 설치되어 있어야 합니다. 자세한 설치 방법은 pip 설치 패키지에 대한 이전 블로그 게시물을 참조하세요.)
numpy: (Numerical Python의 약자)는 Python을 위한 기본 패키지입니다. 고성능 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석

pandas: Numpy를 기반으로 제작된 Python 패키지로, 데이터 분석 작업을 더 쉽게 해주는 고급 데이터 구조와 조작 도구가 포함되어 있습니다.

matplotlib: 출판 품질을 위한 그리기 패키지입니다. 차트(주로 2D)

• import pandas as pd #导入pandas
  import numpy as np #导入numpy
  import matplotlib.pypolt as plt #导入matplotlib　　

다음으로 팬더가 데이터를 CSV와 Excel로 저장하는 모습을 보여드리겠습니다

• #导入包
  import pandas as pd
  import numpy as np
   
  df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4))#创建随机值
   
  #print(df.head(2))#查看数据框的头部数据，默认不写为前5行，小于5行时全部显示；也可以自定义查看几行
  print(df.tail())##查看数据框的尾部数据，默认不写为倒数5行，小于5行时全部显示；也可以自定义查看倒数几行
   
  df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.csv')#存储到CSV中
  #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.xlsx')#存储到Excel中(需要提前导入库 pip install openpyxl)
  实例中保存豆瓣读书的短评代码如下：
  import requests
  from lxml import etree
   
  #发送Request请求
  url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/'
  head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'}
   
  #解析HTML
  r = requests.get(url, headers=head)
  s = etree.HTML(r.text)
  comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')
  #print(str(comments))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下
   
  '''
  #保存数据open函数
  with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f
      for i in comments:
          print(i)
          f.write(i+'\n')#写入数据，文件保存在上面指定的目录，加\n为了换行更方便阅读
  '''
   
  #保存数据pandas函数   到CSV 和Excel
  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame(comments)
  #print(df.head())#head()默认为前5行
  df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyCSV.csv')
  #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyEx.xlsx')

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