从Indeed刮取工作 该代码的目的 我为旧金山大学管理学院的一个项目编写了此代码。 该代码的目的是能够获取一个数据集，该数据集捕获来自Indeed的不同职位，可以对其进行分析以了解职位市场需求，职位，技能，行业和位置。 代码结构 导入所需的软件包。 加载作为代码输入的CSV文件，这些文件包含作业搜索和您在每个作业中寻找的关键字。 第1阶段-搜寻工作链接：此代码将创建所有工作搜索的数据集，并提供每个工作的链接。 第2阶段-删除职位的正文：此代码将在创建的数据集中提取每个职位的正文。 第3阶段-文本挖掘职位的正文：此代码将查找所需的关键字以及每项工作所需的最少年限。 阶段4-为工作分类：此代码将工作分为以下几类：工作名称，业务职能/部门和城市。 如何处理搜索和关键字CSV文件 这些文件充当代码的输入，从而使您可以根据需要更轻松地进行编辑。 在运行python代码之前，您应根据需要

Sequoia选股系统 简介 本程序使用传统的，并非需要捐赠的，获取数据无限制; 另，由于TuShare的增量更新接口有bug（最近一个交易日的数据获取不到），所以每次计算前都是删除所有数据，全部重新获取。 本程序实现了若干种选股策略，大家可以自行选择其中的一到多种策略组合使用，参见 各策略中的end_date参数主要用于回测。 安装依赖: 根据不同的平台安装TA-Lib程序 Mac OS X $ brew install ta-lib Windows 下载 ，解压到 C:\ta-lib Linux 下载 : $ untar and cd $ ./configure --prefix=/usr $ make $ sudo make install 推荐使用Python3.5以上以及pip3 Python 依赖: pip install -r requirements.txt 运行 本地运

1. 从字典创建Dataframe >>> import pandas as pd >>> dict1 = {'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']} >>> df = pd.DataFrame(dict1) >>> df col1 col2 0 1 a 1 2 b 2 5 c 3 7 d 2. 从列表创建Dataframe (先把列表转化为字典，再把字典转化为DataFrame） >>> lista = [1,2,5,7] >>> listb = ['a','b','c','d'] >>> df = pd.Data

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pandas.DataFrame.sample使用实例 有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。

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首先看官网的DataFrame.plot( )函数 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, ytic

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