Цель этого кода - очистить несколько таблиц данных, превратить их в фреймы данных pandas, удалить некоторые ненужные столбцы и зафиксировать дату.
В каждом фрейме данных есть 2 столбца, первый из которых называется ('Дата выпуска ') в каждом фрейме данных и другом столбце имеют разные имена для каждого фрейма данных.
Затем объедините эти таблицы в один унифицированный фрейм данных со столбцом «Дата выпуска» в качестве индекса, поэтомусобытия, которые происходят в одно и то же время, должны быть в одной строке.
Когда я попробовал этот код:
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec
import pandas as pd
class DataEngine:
def __init__(self):
self.urls = open(r"C:\Users\Sayed\Desktop\script\sample.txt").readlines()
self.driver = webdriver.Chrome(r"D:\Projects\Tutorial\Driver\chromedriver.exe")
self.wait = WebDriverWait(self.driver, 10)
def title(self):
names = []
for url in self.urls:
self.driver.get(url)
title = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="leftColumn"]/h1').text
names.append(title)
return names
def table(self):
DataFrames = []
for url in self.urls:
self.driver.get(url)
while True:
try:
item = self.wait.until(
ec.visibility_of_element_located((By.XPATH, '//*[contains(@id,"showMoreHistory")]/a')))
self.driver.execute_script("arguments[0].click();", item)
except Exception:
break
df = pd.DataFrame(columns=['Release Date', 'Time', 'Actual', 'Forecast', 'Previous'])
pos = 0
for table in self.wait.until(
ec.visibility_of_all_elements_located((By.XPATH, '//*[contains(@id,"eventHistoryTable")]//tr'))):
data = [item.text for item in table.find_elements_by_xpath(".//*[self::td]")]
if data:
df.loc[pos] = data[0:5]
pos += 1
df["Date"] = df["Release Date"].apply(lambda date: date[:12]) + " " + df["Time"]
df.astype('unicode')
df = df[['Date', 'Actual', 'Forecast', 'Previous', 'Release Date', 'Time']]
df = df.drop(df.columns[-4:], axis=1).reset_index(drop=True)
df = df.head(50)
pd.to_datetime(df['Date'], format='%b %d, %Y %H:%M')
DataFrames.append(df)
return DataFrames
def rename(self):
FinalDataFrames = []
tables = self.table()
names = self.title()
for name, table in zip(names, tables):
table.rename(columns={'Date': 'Release Date', 'Actual': name}, inplace=True)
FinalDataFrames.append(table)
return FinalDataFrames
def finalDF(self):
dfs = self.rename()
dfs = [dfi.loc[~dfi.index.duplicated(keep='first')] for dfi in dfs]
df = pd.concat(dfs, axis=1, join='outer').sort_index(ascending=False)
df.astype('unicode')
pd.to_datetime(df['Release Date'], format='%b %d, %Y %H:%M')
df.set_index('Release Date')
print(df.head())
if __name__ == "__main__":
DataEngine().finalDF()
Я получил эту ошибку:
File "D:/Projects/Tutorial/database.py", line 71, in <module>
if __name__ == "__main__":
File "D:/Projects/Tutorial/database.py", line 66, in finalDF
pd.to_datetime(df['Release Date'], format='%b %d, %Y %H:%M')
File "C:\Users\Sayed\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 454, in to_datetime
result = _assemble_from_unit_mappings(arg, errors=errors)
File "C:\Users\Sayed\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 520, in _assemble_from_unit_mappings
raise ValueError("cannot assemble with duplicate keys")
ValueError: cannot assemble with duplicate keys