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Python的提取函数 用python提取数据

IT技术提取

python提取excel表中的数据两列1、首先打开excel表格，在单元格中输入两列数据，需要将这两列数据进行比对相同数据 。
2、然后在C1单元格中输入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比对B1单元格中A列中是否有相同数据 。
3、点击回车 ， 即可将公式的计算结果显示出来，可以看到C1中显示的是B1在A列中找到的相同数据 。
4、将公式向下填充 ， 即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的，显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的 。
5、将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值 ， 即可完成相同数据的提取操作 。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等 。面对如此多的数据表格 ， 采用手工复制黏贴的方式显然并不可取 。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等 。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格 。因此，本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用 。
作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档 ， 并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作 。使用pdfplumber库前需先安装 ， 即在cmd命令行中输入：
pip install pdfplumber
pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( ) ， 两种函数提取结果存在差异 。为进行演示，我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告 ， 为pdf格式 。任意选取某一表格，其界面如下：
接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异 。
（1）.extract_tables( )
可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell 。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表 。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表 。例如，我们执行如下程序：
输出结果：
（2）.extract_table( )
返回多个独立列表，其结构层次为row→cell 。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格 。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容 。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或字符串 。如下：
输出结果：
在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据 。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串 ， 结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作：
输出结果：
尽管能获得完整的表格数据 ， 但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错 。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构 ， 且含有数字、字符串等数据类型 。因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构 。DataFrame的基本构造函数如下：
DataFrame([data,index, columns])
三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引 。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建 。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下：
其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创建行索引 。输出Excel表格如下：
通过以上简单程序，我们便提取出了完整的pdf表格 。但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创建DataFrame对象的方法依然可能出错，在实际操作中还需进行核对 。
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如何提取Python数据首先是准备工作，导入需要使用的库，读取并创建数据表取名为loandata 。
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import numpy as np
import pandas as pd
loandata=https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
设置索引字段
在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段 。然后开始提取数据 。
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Loandata = https://www.04ip.com/post/loandata.set_index('member_id')
按行提取信息
第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息 。下面使用ix函数对member_id为1303503的用户信息进行了提取 。
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loandata.ix[1303503]
按列提取信息
第二步是按列提取数据，例如提取用户工作年限列的所有信息，下面是具体的代码和提取结果，显示了所有用户的工作年龄信息 。
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loandata.ix[:,'emp_length']
按行与列提取信息
第三步是按行和列提取信息，把前面两部的查询条件放在一起，查询特定用户的特定信息，下面是查询member_id为1303503的用户的emp_length信息 。
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loandata.ix[1303503,'emp_length']
在前面的基础上继续增加条件 ， 增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息 。具体代码和查询结果如下 。结果中分别列出了两个用户的代码金额 。
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loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']
在前面的代码后增加sum函数，对结果进行求和，同样是查询两个特定用户的贷款进行 ， 下面的结果中直接给出了贷款金额的汇总值 。
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loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()
除了增加行的查询条件以外，还可以增加列的查询条件，下面的代码中查询了一个特定用户的贷款金额和年收入情况，结果中分别显示了这两个字段的结果 。
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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]
多个列的查询也可以进行求和计算，在前面的代码后增加sum函数，对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和，并显示出结果 。
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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()
python如何提取.c文件中的指定函数的输入参数class stdata(Structure):
_fields_ = [('pBuf', c_char_p), ('buflen', c_int)]
N=100
buf = create_string_buffer(N)
d = stdata()
d.buflen = N
d.pBuf = cast(buf, c_char_p)
n = CallMyCFunc_GetData(byref(d))
关键在于create_string_buffer创建可写bufferPython的提取函数；cast转换为char*类型 。
python 字典怎么提取value打开编辑器Python的提取函数，写上注释内容 。
新建一个函数getvalue 。
相关推荐Python的提取函数：《Python入门教程》
新建一个字典 。
zidian={"country1":"america","country2":"australia","country3":"germany"}
利用values这个方法来获取字典中的所有Vlue值Python的提取函数，并将结果打印出来 。
调用getvalue()函数 。
选择菜单中的“Run” ， 在下拉菜单栏中选择“Run...” 。
这时候Python的提取函数我们就可以看到字典中的所有value值已经打印出来Python的提取函数了 。
python 提取字符串中的数字使用正则表达式Python的提取函数，用法如下：
## 总结
## ^ 匹配字符串Python的提取函数的开始 。
## $ 匹配字符串Python的提取函数的结尾 。
## \b 匹配一个单词的边界 。
## \d 匹配任意数字 。
## \D 匹配任意非数字字符 。
## x? 匹配一个可选的 x 字符 (换言之Python的提取函数，它匹配 1 次或者 0 次 x 字符) 。
## x* 匹配0次或者多次 x 字符 。
## x匹配1次或者多次 x 字符 。
## x{n,m} 匹配 x 字符，至少 n 次，至多 m 次 。
## (a|b|c) 要么匹配 a，要么匹配 b，要么匹配 c 。## (x) 一般情况下表示一个记忆组 (remembered group) 。可以利用 re.search 函数返回对象的 groups() 函数获取它的值 。
## 正则表达式中的点号通常意味着 “匹配任意单字符”
扩展资料
正则表达式描述Python的提取函数了一种字符串匹配的模式，可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等 。
构造正则表达式的方法和创建数学表达式的方法一样 。也就是用多种元字符与运算符可以将小的表达式结合在一起来创建更大的表达式 。正则表达式的组件可以是单个的字符、字符集合、字符范围、字符间的选择或者所有这些组件的任意组合 。
正则表达式是由普通字符（例如字符 a 到 z）以及特殊字符（称为"元字符"）组成的文字模式 。模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串 。正则表达式作为一个模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配 。
参考资料来源：
百度百科——正则表达式
Python获取函数参数个数和默认参数创建一个函数用来计算三个数的和，如下：
下来，我们对其进行调用：
假设我们要计算这个函数返回结果的平均值 。那么此时，我们只需将和值除以参数个数即可 ， 那么参数个数怎么获取呢？Python的提取函数你可能会说：数一下就知道Python的提取函数了 。那么假设此时有很多的参数，你还去数吗？此时，明显这个方法是不恰当的，那么有没有更加方便、高效的方法呢？我们接着往下看 。
通过上面这个例子，我们不但可以获取参数个数，还可以获取所有变量名以及默认返回值 。此时 ， 我们只需根据自己的需求，去应用就可以了，那么以上的问题 ， 就自然解决了 。
【Python的提取函数 用python提取数据】关于Python的提取函数和用python提取数据的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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