excel怎么隔几列取几列…数据量很大，怎么提取？

一、excel怎么隔几列取几列…数据量很大，怎么提取？

对于规律性地隔几列取几列，可以通过OFFSET函数来实现。

输入以下公式，然后向右向下填充公式

=OFFSET($A$1,ROW(A1)-1,MOD(COLUMN(A1)-1,3)+INT((COLUMN(A1)-1)/3)*6)

公式表示：以A1单元格为基准，每向下移动一个单元格，基准单元格向下偏移一行；每向右移动一个单元格，基准单元格向右偏移被3除的余数列以及列数除以3取整后乘以6的列数。

二、如何用python爬取数据？

使用Python爬取数据需要掌握以下几个步骤：

1. 确定目标网站：确定要爬取的数据来源，可以通过搜索引擎、网络信息抓取工具等途径找到目标网站。

2. 获取网页内容：使用Python中的requests库发送HTTP请求，获取目标网站的网页内容。

3. 解析网页内容：使用Python中的BeautifulSoup库解析网页内容，提取需要的数据。

4. 保存数据：将提取到的数据保存到本地文件中，可以使用Python中的csv、excel等库将数据保存为文件格式。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python爬取一个网站的数据：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求获取网页内容

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析网页内容

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取需要的数据并保存到本地文件中

with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:

    f.write(soup.prettify())

```

上述代码中，首先使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取需要的数据并保存到本地文件中。具体来说，代码中使用了BeautifulSoup的prettify()方法将网页内容打印到本地文件中。需要注意的是，上述代码中使用了utf-8编码保存文件，确保能够正确保存网页内容。

需要注意的是，爬取数据时需要遵守网站的使用规则和法律法规，避免侵犯他人的合法权益和版权问题。同时，对于一些敏感或禁止爬取的数据，需要谨慎处理，避免触犯相关法律法规。

三、如何从excel中筛选几列数据？

在EXCEL中筛选两列数据相同的部分的具体步骤如下：

1、首先打开需要编辑的Excel表格，进入到编辑页面中。

2、然后在需要筛选数据后面的单元格中输入公式“ =IFERROR(VLOOKUP(B1,A:A,1,0),"") ”回车确定。

3、然后鼠标左键点击D1单元格右下角下拉填充下面的单元格就可以到A和B两列相同的数据了。

四、python爬取app数据库

使用Python爬取APP数据库的方法

在当今的移动应用市场中，大量的数据隐藏在各种APP的数据库中。为了获取这些有价值的数据并进行进一步的分析，使用Python编写爬虫是一种高效且便捷的方法。

1. 安装必要的库

在开始之前，我们需要先安装一些Python库，用于爬取APP数据库。其中最重要的是以下两个库：

• Beautiful Soup: 用于解析和XML文档，是爬虫中常用的库。
• Requests: 用于发送HTTP请求，获取APP数据库相关的响应。

我们可以使用pip来安装这些库：

2. 分析APP的网络请求

在爬取APP数据库之前，我们需要分析APP的网络请求，以便确定如何获取数据。通常，APP会通过发送HTTP请求与服务器进行通信，并从服务器获取所需的数据。

可以使用开发者工具（如Chrome开发者工具）来监视APP的网络请求。通过查看请求和响应的详细信息，我们可以了解APP与服务器之间的通信。

3. 发送HTTP请求

在Python中，我们可以使用Requests库来发送HTTP请求，并获取APP数据库相关的响应。以下是一个示例代码：

import requests

url = 'e.com/api/database'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    database_content = response.text
    # 对获取到的数据库内容进行处理
    # ...

在上面的代码中，我们使用了Requests库发送了一个GET请求，并传递了一个headers参数，以模拟浏览器发送请求的行为。获取到的响应内容可以通过response.text来获取。

4. 解析数据库内容

使用Beautiful Soup库来解析获取到的数据库内容是非常方便的。我们可以使用这个库的各种功能来提取所需的数据，包括查找特定的标签、获取标签内的文本、提取属性等等。

以下是一个简单的示例代码，用于从获取到的数据库内容中提取出所有的用户名：

from bs4 import BeautifulSoup

# 假设获取到的数据库内容为database_content
soup = BeautifulSoup(database_content, 'html.parser')

usernames = []
user_elements = soup.find_all('span', class_='username')

for user_element in user_elements:
    usernames.append(user_element.text)

在上述示例代码中，我们使用了Beautiful Soup的find_all方法来查找所有符合条件的标签，并通过text属性获取标签内的文本。

5. 数据存储和进一步处理

获取到所需的数据后，我们可以将其存储到文件或者进行进一步的处理和分析。Python提供了许多库和工具，用于数据存储和处理，如Pandas、NumPy等。

以下是一个示例代码，用于将获取到的用户名存储到CSV文件中：

import csv

# 假设获取到的用户名列表为usernames
data = [[user] for user in usernames]

with open('usernames.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

在上述示例代码中，我们使用了CSV库来将数据存储到CSV文件中。你也可以根据需要选择其他格式的数据存储方式。

总结

使用Python编写爬虫来获取APP数据库是一种高效且便捷的方法。通过分析APP的网络请求，发送HTTP请求并使用Beautiful Soup库来解析数据库内容，我们可以轻松地提取所需的数据并进行进一步的处理和分析。

在进行APP数据库爬取时，需要注意遵守法律法规和相关隐私政策，确保数据获取的合法性。

五、python中怎么输入数据？

python中输入数据可以使用raw_input函数和input函数以及sys.stdin等方法获取从键盘输入的数据。

python raw_input() 用来获取控制台的输入。raw_input() 将所有输入作为字符串看待，返回字符串类型，input() 函数接受一个标准输入数据，返回为 string 类型。

六、python爬虫可以爬取任何数据吗？

理论上是这样，你能看到的都能爬取。

七、是爬取内网数据（python vba都行）？

你需要安装requests库，然后给你讲一下思路。需要登录登录的话又两种方法，先用requests初始化一个session，然后直接请求登录连接，传入用户名和密码，如果有其它限制，比如验证码之类的不好操作就可以使用第二种，直接使用cookies，先手动登录网站，将cookies保存下来，然后在添加到session就可以了数据是异步加载的这个也是在第一步的情况下才能操作，因为进行查询可能会验证你是否登录，如果第一步成功了，那就直接请求这个查询接口，将参数传入，获取返回值进行解析即可。下面是requests官方文档，你需要的都在这里面了requests官方文档

八、python爬虫如何爬取数据生成excel？

你可以使用Python库中的pandas和openpyxl模块来生成Excel。其中，pandas模块用于读取和处理数据，openpyxl模块则可以用于生成Excel文档。

下面是一个简单的示例代码，演示如何通过Python爬虫获取网页数据并将其导出为Excel文件：

python

import requests

import pandas as pd

from openpyxl import Workbook

# 发送GET请求获取HTML

url = 'https://www.example.com'

res = requests.get(url)

html_data = res.text

# 解析HTML，获取数据

data_list = pd.read_html(html_data)

# 创建Excel文件并写入数据

workbook = Workbook()

worksheet = workbook.active

for data in data_list:

for index, row in data.iterrows():

row_data = [str(item) for item in row.tolist()]

worksheet.append(row_data)

workbook.save('result.xlsx')

这段代码首先通过requests库发送GET请求获取HTML页面，然后使用pandas库读取和解析HTML数据。接着，利用openpyxl库创建Excel文件，并将解析后的数据写入到工作表中，最终将Excel文件保存在本地。

需要注意的是，具体实现方式可能因不同的网站结构、数据类型等而有所差异，还需要结合具体情况进行适当调整。

九、python中什么数据类型？

Python数字类型主要包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）

十、查询SQL表中几列数据，语句怎么写？

这个查找过程分两步走：

1、找出这列中有相同内容的记录。

代码如下：

select 列名 from 表名 group by 列名 having count(列名) > 12、把这些有相同内容的记录，查出来。

代码如下：

select 列名 from 表名 where 列名 in (select 列名 from 表名 group by 列名 having count(列名) > 1)