python怎么用便捷数据

Python中便捷获取和处理数据的方法有很多，下面是一些常用的方法：

1. 本地数据获取

读取CSV文件

 import pandas as pd 读取CSV文件 df = pd.read_csv（'c/test/test.csv'） 获取帮助信息 help（pd.read_csv） 写入CSV文件 df.to_csv（'c/test/scores.csv'） 

读取Excel文件

 读取Excel文件 df = pd.read_excel（'c/test/test.xlsx', sheet_name='scores'） 计算列的和 df['sum'] = df['Python'] + df['Math'] 写入Excel文件 df.to_excel（'c/test/scores.xlsx', sheet_name='scores'） 

2. 网络数据获取

使用`requests`库获取网页数据

 import requests 获取网页数据 r = requests.get（'https://money.cnn.com/data/markets/nasdaq/'） 使用正则表达式提取数据 search_pattern = re.compile（r' 
  
    
  
    （\d+\.\d+）<.*？/td>'） 
   dji_list_in_text = r.text dji_list = search_pattern.findall（dji_list_in_text） 

使用`matplotlib.finance`模块获取雅虎财经数据

 from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl from datetime import datetime 获取数据 quotes = quotes_historical_yahoo_ochl（'AAPL', start='2020-01-01', end='2020-12-31'） 将日期放入列表中 list1 = [datetime.strftime（q, '%Y-%m-%d'） for q in quotes] 创建DataFrame quotesdf = pd.DataFrame（quotes, index=list1, columns=['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']） 

3. 数据处理

使用`pandas`进行数据处理

 示例：计算每列的平均值 df.mean（） 示例：筛选特定条件的数据 df[df['Python'] > 80] 

以上是使用Python便捷获取和处理数据的一些基本方法。根据你的具体需求，你可能需要使用更多的库和工具，例如`numpy`、`scipy`、`scikit-learn`等。