個人財務 データのスクレイピング、収集、および取り扱いサイエンスツール - ダミー

データのスクレイピング、収集、および取り扱いサイエンスツール - ダミー

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ビデオ: Pythonでスクレイピングを利用してデータを収集する方法を解説 2025

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Anonim

ビジネス分析や今後のジャーナリズムをサポートするデータが必要な場合でも、Webスクレイピングは興味深くユニークなデータソースを追跡するのに役立ちます。 Web-Scraping では、自動化されたプログラムをセットアップし、必要なデータをWebで検索できるようにします。ここにはインポートを含むデータや画像を掻き集めるために使用できる無料のツールがあります。 io、ImageQuilts、およびDataWranglerが含まれます。

インポートによるデータのスクレイピング。 io

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WebからMicrosoft Officeドキュメントにテーブルをコピー&ペーストした後、列を正しく整列できなかったことがありますか?恥ずかしい、そう?これはまさにインポートの苦境点です。 ioは取り組むために設計されました。

インポート。 io - 「import-eye-oh」と発音されています。マウスを数回クリックするだけで、Webページの任意の部分を簡単にコピー、ペースト、クリーンアップ、フォーマットすることができます。インポートを使用することもできます。 ioを使用すると、複数ページのリストからデータを自動的にクロールおよび抽出できます。

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インポートを使用します。単純な:

  • ページ1、ページ2、ページ3に表示される単純なハイパーリンクを介してWebページにアクセスします。 複雑: >フォームに記入するか、ドロップダウンリストから選択して、ツールにスクレイピングリクエストを送信します。

  • インポート。 ioの最も印象的な機能は、マウスのクリックを観察して自分が望むことを学ぶことができることです。次に、自動的にタスクを完了できる方法を提供します。インポートしていますが。 ioはタスクを学習して提案しますが、提案を正しいものとしてマークした後でなければ、それらのタスクにはアクションはありません。結果として、これらの人為的に増加した相互作用は、過度の推測のために機械が誤った結論を引き出すリスクを低下させる。 <! ImageQuiltsで画像を収集するImageQuiltsは、データ視覚化の最初の偉大な先駆者の1人であった伝説のEdward Tufteによって開発されたChrome拡張機能です。インクの比率をグラフの有効性を判断する。

ImageQuiltsが実行するタスクは非常に簡単に記述できますが、実装が非常に複雑です。 ImageQuiltsは、数十の画像のコラージュを作成し、それらをすべてまとめて同じ高さの複数の行からなる「キルト」にします。ソース画像がほとんど同じ高さではないため、この作業は複雑になる可能性があります。 ImageQuiltsは、画像を1つの出力画像に繋ぎ合わせる前に、画像を擦ったりサイズを変更したりします。

データ

science

のGoogle Images検索では、「Reuse for Reuse」の画像キルトが使用されています。

ImageQuiltsでは、画像の順序を選択したり、画像をランダム化することもできます。このツールを使用すると、任意の場所に任意の画像をドラッグアンドドロップしたり、画像を削除したり、同時にすべての画像をズームしたり、個々の画像を個別にズームすることができます。

このツールを使用して、カラーからグレースケールまたは反転カラー(画像がまだアナログ写真を処理している稀少な人の場合は、ネガのコンタクトシートを作成するのに便利です)のイメージカラーを変換することもできます。 DataWranglerによるデータの挑戦 DataWranglerは、University of Washington Interactive Data Lab(DataWrangler開発時に、このグループはスタンフォード・ビジュアライゼーション・グループと呼ばれていました)がサポートするオンラインツールです。この同じグループは、プログラミング経験なしで複雑なビジュアライゼーションを作成するために使用できるインタラクティブなデータ視覚化環境Lyraを開発しました。 あなたの目標があなたのデータセットをスカルプト

することである場合、または彫刻家のように物を動かして物を掃除する場合(この部分を2つに分割し、そのビットを切り取り、その下のすべてが右に移動するなど) - DataWranglerはあなたのためのツールです。

DataWranglerを使用して、Visual Basicを使用してExcelで行う操作と同様の操作を行うことができます。たとえば、Visual BasicでDataWranglerまたはExcelを使用して、インターネット上のリストから情報をコピー、貼り付け、フォーマットすることができます。

DataWranglerはデータセットに基づいてアクションを提案し、データセット全体で複雑なアクションを繰り返すこともできます。スキップされた行の削除、1つの列から2つへのデータの分割、ヘッダーの列データへの変換などです。 DataWranglerは、データセットにデータがない部分を表示することもできます。

データが欠落していると、整形エラーを解決する必要があります。

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