期刊issn清洗方法

最新推荐文章于 2025-08-28 09:50:56 发布
最新推荐文章于 2025-08-28 09:50:56 发布
阅读量240 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python高级 Python 文章标签： python 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43721000/article/details/139268814
这篇博客主要介绍了一种方法，用于规范化和检查期刊的ISSN格式，旨在清理不一致的数据并过滤出无效的ISSN。

文章目录

一、前言

该代码用于统一期刊不规范的issn格式，并筛选出错误的issn

二、实现方法

import numpy as np


class CleanJournal():

    @classmethod
    def isNaNo(cls, sth):
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于Python的学术期刊索引爬虫开发实战：从Scrapy到Playwright的全面解析
2201_76125261的博客
06-20 607
本文将深入探讨如何使用Python构建高效的学术期刊索引爬虫系统，涵盖从基础爬虫到高级技术的完整解决方案。我们将分析Scrapy框架的核心组件，介绍Playwright在动态网页抓取中的应用，探讨反爬虫策略的应对方法，并提供完整的代码实现。本文适合有一定Python基础的开发者，旨在帮助读者构建强大、稳定的学术数据采集系统。关键词：Python爬虫、学术期刊、Scrapy、Playwright、反爬虫、数据采集在items.py中定义数据结构：python复制下载。
基于Python的SCI期刊数据爬取与影响因子预测系统设计与实现
2201_76125261的博客
08-16 1210
本文详细介绍了一个基于Python的SCI期刊数据爬取系统，该系统能够自动从Web of Science、JCR等权威来源获取期刊数据，并使用机器学习算法预测期刊影响因子。文章涵盖了数据爬取、清洗、存储、分析和预测的全流程，采用了Scrapy+Selenium的混合爬虫技术、MongoDB数据库存储以及XGBoost预测模型等最新技术。系统实现代码完整给出，并包含详细的性能优化和反反爬策略讨论。关键词Python爬虫；SCI期刊；影响因子预测；机器学习；数据挖掘。
【期刊分享】Call for Paper：双一区期刊，邀您免费发文！
leisigoyle的博客
05-02 477
【期刊分享】Call for Paper：双一区期刊，邀您免费发文！
【期刊分享】Call for Paper：中科院一区SCI，无版面费，21天初审，10天见刊！
leisigoyle的博客
04-15 690
【期刊分享】Call for Paper：中科院一区SCI，无版面费，21天初审，10天见刊！
玻璃幕墙清洗机器人市场前景_玻璃幕墙越障清洁机器人
weixin_33705384的博客
12-24 1841
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn玻璃幕墙越障清洁机器人作者：孙浩铭贺可涛郭辉薛凯峰来源：《科技视界》2019年第23期【摘要】目前，玻璃幕墙普遍采取人工清洁方式，清洁成本高、危险系数大、清洁效率低，因此这需要使用爬壁机器人代替人进行作业。综上，本文介绍一种高效率的越障幕墙清洁机器人。这种幕墙越障清洁机器人包括机器人主框架，控制系统，检测系统，运动系统，卷扬机辅助系统，图传系...
基于Python的学术期刊影响因子与论文热度相关性分析爬虫实现
最新发布
2201_76125261的博客
08-28 194
本文详细介绍了如何使用Python爬虫技术获取学术期刊影响因子和论文热度数据，并进行相关性分析。通过多线程爬取、异步处理、反爬虫规避等最新技术，实现了高效数据采集，为学术研究提供数据支持。
【期刊分享】SCI(SCIE),EI,Scopus收录！中科院1区，Q1，IF=7.7，可接受多学科，见刊快
leisigoyle的博客
08-26 583
【期刊分享】SCI(SCIE),EI,Scopus收录！中科院1区，Q1，IF=7.7，可接受多学科，见刊快
基于电子病历的临床医疗大数据挖掘流程与方法
weixin_45585364的博客
03-20 6541
基于电子病历的临床医疗大数据挖掘流程与方法阮彤1, 高炬2, 冯东雷3, 钱夕元1, 王婷1, 孙程琳11. 华东理工大学，上海 2002372. 上海曙光医院，上海 2...
【GMHD时序预测】基于GMHD方法实现数据时序预测附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
12-23 1040
GMHD（Generalized Multiplicative Holt-Winters with Damping）方法是一种用于数据时序预测的先进技术。它结合了Holt-Winters方法和GM模型，通过引入阻尼参数对时序数据进行预测，能够更准确地捕捉数据的趋势和季节性变化。在本文中，我们将介绍GMHD方法的原理和实现，并通过一个实际案例来展示其预测效果。GMHD方法的原理主要包括三个部分：趋势预测、季节性预测和阻尼参数估计。
(完整数据)国内外期刊最全信息库（6万多本期刊2024
11-28
这份信息库的具体内容可能包括：期刊的名称、ISSN号、出版社、出版周期、所在学科领域、影响因子、被引频次、收录数据库、是否开源等关键信息。此外，还可能涉及期刊的办刊宗旨、投稿指南、审稿流程、费用等实用信息...
期刊大全汇总项目，尽可能的收集完全期刊信息，并对应到相应的索引数据库，
09-12
首先，对于期刊的必要信息，如刊名、创刊年份、出版周期、主办单位、编辑部联系方式、ISSN号、影响因子、索引数据库收录情况等，均需进行精确采集和详细记录。这将为读者提供准确的期刊背景信息，同时也是后续数据库...
python数组排序方法详解（sort， sorted，argsort）
热门推荐
什么都干的派森
09-27 7万+
这三个排序方法应对日常工作基本够用 先说一下三者的区别 sort， sorted 是用在 list 数据类型中的排序方法 argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法（ numpy 里也有一个 sort 方法，下面会讲） sort 和 sorted 的区别如下???? 先看两个简单的升序排序，分别使用 sorted 和 sort 方法 # sorted num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5] ordered_list = sorted(num_list) print
Pycharm使用Anaconda的虚拟环境
什么都干的派森
06-16 1万+
一、前置条件 二、创建Anaconda虚拟环境 三、在Pycharm中使用Anaconda的虚拟环境 四、测试
sentence_transformers加载本地预训练模型的方法
什么都干的派森
06-28 1万+
有时候项目需要在内网部署，这样 sentence_transformers 就不能自己去下载对应名称的模型了模型提前下载好放在本地，加载模型的时候直接指定本地模型缓存路径
python获取url中的参数【python3】
什么都干的派森
05-24 1万+
引入模块，python3自带，无需安装 from urllib import parse ps：python2的urlparse包合并到python3的urllib中了 四个常用方法如下： 1.url解码 urldata = "https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?sfield=fn&QueryID=8&CurRec=2&DbCode=%20CJFD&dbname=CJFDAUTO&filename=BYYY2
FastAPI使用教程【更新中】
什么都干的派森
06-27 1万+
二、模板 创建 main.py 文件，内容如下 三、启动命令 ps：127.0.0.1:8000 127.0.0.1:8000/docs【Swagger UI 提供的api文档】 127.0.0.1:8000/redoc【ReDoc 提供的api文档】 代码 调用方法 2.指定数据类型的路径参数 代码 调用方法 3.枚举路径参数 代码 调用方法 4.匹配所有路径 代码 调用方法 5.普通传参 代码 调用方法 6.必备参数 代码 调用....................................
pandas将dataframe中的NaN替换成None
什么都干的派森
05-26 1万+
df = df.where(df.notnull(), None)
python启动虚拟环境运行脚本且不打开cmd（静默运行）
什么都干的派森
04-25 9893
1.第一步，创建一个.bat文件（比如就叫start.bat） 内容如下（启动脚本的虚拟环境，启动脚本），路径根据实际情况调整 call ../venv/Scripts/activate.bat python start.py 此时双击start.bat就可以执行python脚本了 2.第二步，创建.vbe文件（比如就叫start.vbe） 内容如下，其中start.bat就是刚才创建的.bat文件，路径根据实际情况配 set ws=wscript.createobject("wscript.she
python遍历文件夹下所有的文件并返回
什么都干的派森
03-27 9386
遍历文件夹下所有的文件，拼接成绝对路径，组成list返回 import os def get_all_file_in_dir(dir_path): ''' 获取目录下的所有文件 :return: ''' file_name_list = [] for root, dirs, files in os.walk(dir_path): if files: for name in files:
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

什么都干的派森

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值