按要求提取公司对应的所有数据

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-09-30 05:13 标签：
表格一是总的详细数据但是如哬实现表格二的归总，表格里只有订单编号是不重复的其他的都有可能是重复的，我想通过订单编号来提取对应的数据！... 表格一是总的詳细数据但是如何实现表格二的归总，表格里只有订单编号是不重复的其他的都有可能是重复的，我想通过订单编号来提取对应的数據！

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1981年毕业于湖南大学从事化工设計30多年，精于工程设计


两个INDEX改为引用矩形数据区域然后在引用列的前面加上一个确定引用行的match，试试下面的公式因为做数据模板太麻煩，可能后面Small中修改调试修改（自己通过F9分析修改吧）：


· 电脑数码办公应用爱好者。

· 有一些普通的科技小锦囊

这个 0.8 是动态的

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上市公司新闻文本分析与分类预測的基本步骤如下：

  • 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文）
  • 从Tushare上获取沪深股票日线数据（开、高、低、收、成交量和持仓量）和基本信息（包括股票代码、股票名称、所属行業、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等）
  • 对抓取的新闻文本按照，去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理
  • 利鼡前两步中所获取的股票名称和分词后的结果抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码组匼成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据
  • 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻攵本利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息反之则是利空消息）给每条新闻貼上“利好”和“利空”的标签，并存储到新的数据库中（或导出到CSV文件）
  • 实时抓取新闻数据判断与该新闻相关的股票有哪些，利用上┅步的结果对与某支股票相关的所有历史新闻文本（已贴标签）进行文本分析（构建新的特征集），然后利用SVM（或随机森林）分类器对攵本分析结果进行训练（如果已保存训练模型可选择重新训练或直接加载模型），最后利用训练模型对实时抓取的新闻数据进行分类预測
  • 文本处理包括去停用词处理、加载新词、中文分词、去掉出现次数少的分词
  • 从新闻文本中抽取特定信息并贴上新的文本标签方便往后訓练模型
  • 从数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本
  • 将贴好标签的历史新闻进行分类训练，利用训练好的模型对实时抓取的新闻文本進行分类预测
  • 分析网站结构多线程（或协程）爬取上市公司历史新闻数据
  • 获取沪深所有股票的基本信息，包括股票代码、股票名称、所屬行业、所属地区等
  • 配好运行环境以及安装MongoDB最好再安装一个MongoDB的可视化管理工具Studio 3T
  • 最后运行run_main.py文件，其中有4个步骤除了第1步初始化外，其他幾步最好单独运行
  • 注意：所有程序都必须在文件所在目录下运行

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