├── .gitignore ├── AlgorithmForBJJFighters └── test_sportsmens.csv ├── ArticleScripts ├── EnergyEfficiency.py ├── ExcelPython │ ├── ExcelPython.xlsm │ ├── ExcelPython1.png │ ├── ExcelPython2.png │ ├── openpyxl.xlsx │ ├── plugin.py │ ├── xl.xls │ ├── xl.xlsx │ └── xl_rec.xls ├── RExcelExample.xlsm ├── TKCBankPredictCredit.py ├── TKCPasportQuest.py ├── TimeSeriesAnalisys.py ├── Titanic_test_post.py ├── parse_with_beatifulsoap.py └── ufc_stats_parse.py ├── DataSets ├── parse_deposit.csv ├── parse_flat_all.csv └── tovar_moving.csv ├── Ipython ├── AlgorithmForBJJFighters.ipynb ├── AnaliticsSubmissionUFC.ipynb ├── EnergyEfficiency.ipynb ├── ExcelWithPython.ipynb ├── SARIMAPredict.ipynb ├── TKCBankPredictCredit.ipynb ├── TKCPasportQuest.ipynb ├── TimeSeriesAnalisys.ipynb ├── Titanic_test_post.ipynb └── ufc_stats_parse.ipynb ├── Parsers ├── alliance_catalog │ ├── alliance-catalog.csv │ └── parser.py ├── logistic_companes.csv └── umniylogist │ ├── parser.py │ └── umniylogist.csv ├── README.md └── UfcResearch ├── TextResearch.md ├── grafics ├── Thumbs.db ├── all_stats.png ├── correlation_ko_sub.png ├── dynamic_strikes.png ├── dynamic_sub.png ├── ko_month_dynamic.png ├── ko_stat.png ├── submintion_month_dynamic.png └── submintion_stat_.png └── statistics_ufc_full.csv /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | *.py[cod] 2 | 3 | # C extensions 4 | *.so 5 | 6 | # Packages 7 | *.egg 8 | *.egg-info 9 | dist 10 | build 11 | eggs 12 | parts 13 | bin 14 | var 15 | sdist 16 | develop-eggs 17 | .installed.cfg 18 | lib 19 | lib64 20 | 21 | # Installer logs 22 | pip-log.txt 23 | 24 | # Unit test / coverage reports 25 | .coverage 26 | .tox 27 | nosetests.xml 28 | 29 | # Translations 30 | *.mo 31 | 32 | # Mr Developer 33 | .mr.developer.cfg 34 | .project 35 | .pydevproject 36 | 37 | figure/unnamed-chunk-3.png 38 | 39 | .ipynb_checkpoints/predict_o-checkpoint.ipynb 40 | 41 | text.Rmd 42 | 43 | text.html 44 | 45 | Ipython/.ipynb_checkpoints 46 | .idea 47 | -------------------------------------------------------------------------------- /AlgorithmForBJJFighters/test_sportsmens.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | LASTNAME;FIRSTNAME;WEIGHT;AGE;ORG;LEVEL 2 | Крапивинцев;Герман;53;15;Ilmma D;0 3 | Рагулин;Виктор;137;16;Ilmma D;1 4 | Братченко;Андрей;67.6;23;Ilmma D;0 5 | Буйновский;Юрий;75.6;30;Ilmma D;3 6 | Журавлёв;Андрей;86.3;25;Ilmma D;0 7 | Косян;Оганес;91.8;16;Ilmma D;0 8 | Кулешов;Кирилл;68.9;16;Ilmma D;1 9 | Мамченко;Владислав;98.7;34;Ilmma D;0 10 | Соловьёв;Александр;80;14;Ilmma D;В 11 | Агафонов;Артём;57;14;Тихоглазов;A 12 | Ильюшенко;Алексей;101;35;Ilmma D;2 13 | Сухов;Пётр;67.6;22;Ilmma M;B 14 | Дмитриев;Леонид;87.5;33;Ilmma M;B 15 | Газгиреев;Борис;72.6;17;Titan;0 16 | Ходырка;Михаил;62;15;Pir;A 17 | Шах;Дмитрий;48;14;Ilmma M;0 18 | Ильин;Григорий;102.8;15;Ilmma D;1 19 | Ходырка;Александр;66;17;Pir;A 20 | Крайнов;Денис;77.6;24;Ilmma D;0 21 | Байрамов;Абиль;87.5;17;Titan;0 22 | Бавеян;Тигран;90.6;15;Ilmma D;0 23 | Островский;Семён;66;14;Pir;В 24 | Сметанин;Александр;94;34;Ilmma D;2 25 | Байрамов;Абиль;87.5;17;Titan;B 26 | Ходырка;Михаил;62;15;Pir;А 27 | Мамченко;Владислав;98.7;34;Ilmma D;0 28 | Соколов;Алексей;68;33;Ilmma M;B 29 | Кузнецов;Игорь;85;27;Ilmma M;B 30 | Ероховец;Данила;73.8;28;Ilmma D;0 31 | Антонов;Павел;61.7;22;Ilmma;A 32 | -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/EnergyEfficiency.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | from pandas import read_csv, DataFrame 3 | from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor 4 | from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression 5 | from sklearn.svm import SVR 6 | from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 7 | from sklearn.metrics import r2_score 8 | from sklearn.cross_validation import train_test_split 9 | 10 | dataset = read_csv('EnergyEfficiency/ENB2012_data.csv',';') 11 | 12 | print dataset.corr() 13 | 14 | dataset = dataset.drop(['X1','X4'], axis=1) 15 | 16 | trg = dataset[['Y1','Y2']] 17 | trn = dataset.drop(['Y1','Y2'], axis=1) 18 | 19 | models = [LinearRegression(), # метод наименьших квадратов 20 | RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_features ='sqrt'), # случайный лес 21 | KNeighborsRegressor(n_neighbors=6), # метод ближайших соседей 22 | SVR(kernel='linear'), # метод опорных векторов с линейным ядром 23 | LogisticRegression() # логистическая регрессия 24 | ] 25 | 26 | Xtrn, Xtest, Ytrn, Ytest = train_test_split(trn, trg, test_size=0.4) 27 | 28 | #создаем временные структуры 29 | TestModels = DataFrame() 30 | tmp = {} 31 | #для каждой модели из списка 32 | for model in models: 33 | #получаем имя модели 34 | m = str(model) 35 | tmp['Model'] = m[:m.index('(')] 36 | #для каждого столбцам результирующего набора 37 | for i in xrange(Ytrn.shape[1]): 38 | #обучаем модель 39 | model.fit(Xtrn, Ytrn[:,i]) 40 | #вычисляем коэффициент детерминации 41 | tmp['R2_Y%s'%str(i+1)] = r2_score(Ytest[:,0], model.predict(Xtest)) 42 | #записываем данные и итоговый DataFrame 43 | TestModels = TestModels.append([tmp]) 44 | #делаем индекс по названию модели 45 | TestModels.set_index('Model', inplace=True) 46 | 47 | fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10,4)) 48 | TestModels.R2_Y1.plot(ax=axes[0], kind='bar', title='R2_Y1') 49 | TestModels.R2_Y2.plot(ax=axes[1], kind='bar', color='green', title='R2_Y2') 50 | 51 | model = models[1] 52 | model.fit(Xtrn, Ytrn) 53 | 54 | print model.feature_importances_ -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ExcelPython/ExcelPython.xlsm: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/ArticleScripts/ExcelPython/ExcelPython.xlsm -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ExcelPython/ExcelPython1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/ArticleScripts/ExcelPython/ExcelPython1.png -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ExcelPython/ExcelPython2.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/ArticleScripts/ExcelPython/ExcelPython2.png -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ExcelPython/openpyxl.xlsx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/ArticleScripts/ExcelPython/openpyxl.xlsx -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ExcelPython/plugin.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | def get_unique(lists): 2 | sm = 0 3 | for i in lists: 4 | sm = sm + int(i.pop()) 5 | return sm -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ExcelPython/xl.xls: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/ArticleScripts/ExcelPython/xl.xls -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ExcelPython/xl.xlsx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/ArticleScripts/ExcelPython/xl.xlsx -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ExcelPython/xl_rec.xls: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/ArticleScripts/ExcelPython/xl_rec.xls -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/RExcelExample.xlsm: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/ArticleScripts/RExcelExample.xlsm -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/TKCBankPredictCredit.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | 3 | from pandas import read_csv, DataFrame 4 | from sklearn.metrics import roc_curve 5 | from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier 6 | from sklearn.cross_validation import train_test_split 7 | from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 8 | from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 9 | from sklearn.decomposition import PCA 10 | import ml_metrics, string, re, pylab as pl 11 | 12 | SampleCustomers = read_csv("https://static.tcsbank.ru/documents/olymp/SAMPLE_CUSTOMERS.csv", ';') 13 | SampleAccounts = read_csv("https://static.tcsbank.ru/documents/olymp/SAMPLE_ACCOUNTS.csv",";",decimal =',') 14 | 15 | 16 | 17 | SampleAccounts 18 | 19 | 20 | 21 | SampleCustomers.head() 22 | 23 | print "%s from %s" % (SampleAccounts.tcs_customer_id.drop_duplicates().count(), SampleAccounts.tcs_customer_id.count()) 24 | 25 | print SampleAccounts[['tcs_customer_id','open_date','final_pmt_date','credit_limit','currency']].drop_duplicates() 26 | 27 | SampleAccounts.final_pmt_date[SampleAccounts.final_pmt_date.isnull()] = SampleAccounts.fact_close_date[SampleAccounts.final_pmt_date.isnull()].astype(float) 28 | SampleAccounts.final_pmt_date.fillna(0, inplace=True) 29 | 30 | sumtbl = SampleAccounts.pivot_table(['inf_confirm_date'], 31 | ['tcs_customer_id','open_date','final_pmt_date','credit_limit','currency'], 32 | aggfunc='max') 33 | sumtbl.head(15) 34 | 35 | SampleAccounts = SampleAccounts.merge(sumtbl, 'left', 36 | left_on=['tcs_customer_id','open_date','final_pmt_date','credit_limit','currency'], 37 | right_index=True, 38 | suffixes=('', '_max')) 39 | 40 | 41 | # преобразуем pmt_string_84m 42 | vals = list(xrange(10)) + ['A','X'] 43 | PMTstr = DataFrame([{'pmt_string_84m_%s' % (str(j)): str(i).count(str(j)) for j in vals} for i in SampleAccounts.pmt_string_84m]) 44 | SampleAccounts = SampleAccounts.join(PMTstr).drop(['pmt_string_84m'], axis=1) 45 | 46 | # преобразуем pmt_freq 47 | SampleAccounts.pmt_freq.fillna(7, inplace=True) 48 | SampleAccounts.pmt_freq[SampleAccounts.pmt_freq == 0] = 7 49 | vals = list(range(1,8)) + ['A','B'] 50 | PMTstr = DataFrame([{'pmt_freq_%s' % (str(j)): str(i).count(str(j)) for j in vals} for i in SampleAccounts.pmt_freq]) 51 | SampleAccounts = SampleAccounts.join(PMTstr).drop(['pmt_freq'], axis=1) 52 | 53 | # преобразуем type 54 | vals = [1,4,6,7,9,10,11,12,13,14,99] 55 | PMTstr = DataFrame([{'type_%s' % (str(j)): str(i).count(str(j)) for j in vals} for i in SampleAccounts.type]) 56 | SampleAccounts = SampleAccounts.join(PMTstr).drop(['type'], axis=1) 57 | 58 | # преобразуем status 59 | vals = [0,12, 13, 14, 21, 52,61] 60 | PMTstr = DataFrame([{'status_%s' % (str(j)): str(i).count(str(j)) for j in vals} for i in SampleAccounts.status]) 61 | SampleAccounts = SampleAccounts.join(PMTstr).drop(['status'], axis=1) 62 | 63 | # преобразуем relationship 64 | vals = [1,2,4,5,9] 65 | PMTstr = DataFrame([{'relationship_%s' % (str(j)): str(i).count(str(j)) for j in vals} for i in SampleAccounts.relationship]) 66 | SampleAccounts = SampleAccounts.join(PMTstr).drop(['relationship'], axis=1) 67 | 68 | # преобразуем bureau_cd 69 | vals = [1,2,3] 70 | PMTstr = DataFrame([{'bureau_cd_%s' % (str(j)): str(i).count(str(j)) for j in vals} for i in SampleAccounts.bureau_cd]) 71 | SampleAccounts = SampleAccounts.join(PMTstr).drop(['bureau_cd'], axis=1) 72 | 73 | SampleAccounts.fact_close_date[SampleAccounts.fact_close_date.notnull()] = 1 74 | SampleAccounts.fact_close_date.fillna(0, inplace=True) 75 | 76 | PreFinalDS = SampleAccounts[SampleAccounts.inf_confirm_date == SampleAccounts.inf_confirm_date_max].drop_duplicates() 77 | 78 | PreFinalDS = PreFinalDS.groupby(['tcs_customer_id','open_date','final_pmt_date','credit_limit','currency']).max().reset_index() 79 | 80 | PreFinalDS = PreFinalDS.drop(['bki_request_date', 81 | 'inf_confirm_date', 82 | 'pmt_string_start', 83 | 'interest_rate', 84 | 'open_date', 85 | 'final_pmt_date', 86 | 'inf_confirm_date_max'], axis=1) 87 | 88 | 89 | curs = DataFrame([33.13,44.99,36.49,1], index=['USD','EUR','GHF','RUB'], columns=['crs']) 90 | PreFinalDS = PreFinalDS.merge(curs, 'left', left_on='currency', right_index=True) 91 | PreFinalDS.credit_limit = PreFinalDS.credit_limit * PreFinalDS.crs 92 | 93 | #выделяем значения в отдельные столбцы 94 | vals = ['RUB','USD','EUR','CHF'] 95 | PMTstr = DataFrame([{'currency_%s' % (str(j)): str(i).count(str(j)) for j in vals} for i in PreFinalDS.currency]) 96 | PreFinalDS = PreFinalDS.join(PMTstr).drop(['currency','crs'], axis=1) 97 | PreFinalDS['count_credit'] = 1 98 | 99 | PreFinalDS.fillna(0, inplace=True) 100 | FinalDF = PreFinalDS.groupby('tcs_customer_id').sum() 101 | FinalDF 102 | 103 | SampleCustomers.set_index('tcs_customer_id', inplace=True) 104 | UnionDF = FinalDF.join(SampleCustomers) 105 | trainDF = UnionDF[UnionDF.sample_type == 'train'].drop(['sample_type'], axis=1) 106 | testDF = UnionDF[UnionDF.sample_type == 'test'].drop(['sample_type'], axis=1) 107 | 108 | CorrKoef = trainDF.corr() 109 | 110 | FieldDrop = [i for i in CorrKoef if CorrKoef[i].isnull().drop_duplicates().values[0]] 111 | FieldDrop 112 | 113 | CorField = [] 114 | for i in CorrKoef: 115 | for j in CorrKoef.index[CorrKoef[i] > 0.9]: 116 | if i <> j and j not in CorField and i not in CorField: 117 | CorField.append(j) 118 | print "%s-->%s: r^2=%f" % (i,j, CorrKoef[i][CorrKoef.index==j].values[0]) 119 | 120 | 121 | FieldDrop =FieldDrop + ['fact_close_date','ttl_delq_30', 122 | 'pmt_string_84m_5', 123 | 'pmt_string_84m_A', 124 | 'pmt_string_84m_A', 125 | 'max_delq_balance', 126 | 'relationship_1', 127 | 'currency_RUB', 128 | 'count_credit'] 129 | newtr = trainDF.drop(FieldDrop, axis=1) 130 | 131 | target = newtr.bad.values 132 | train = newtr.drop('bad', axis=1).values 133 | 134 | coder = PCA(n_components=20) 135 | train = coder.fit_transform(train) 136 | 137 | models = [] 138 | models.append(RandomForestClassifier(n_estimators=165, max_depth=4, criterion='entropy')) 139 | models.append(GradientBoostingClassifier(max_depth =4)) 140 | models.append(KNeighborsClassifier(n_neighbors=20)) 141 | models.append(GaussianNB()) 142 | 143 | TRNtrain, TRNtest, TARtrain, TARtest = train_test_split(train, target, test_size=0.3, random_state=0) 144 | 145 | plt.figure(figsize=(10, 10)) 146 | for model in models: 147 | model.fit(TRNtrain, TARtrain) 148 | pred_scr = model.predict_proba(TRNtest)[:, 1] 149 | fpr, tpr, thresholds = roc_curve(TARtest, pred_scr) 150 | roc_auc = ml_metrics.auc(TARtest, pred_scr) 151 | md = str(model) 152 | md = md[:md.find('(')] 153 | pl.plot(fpr, tpr, label='ROC fold %s (auc = %0.2f)' % (md, roc_auc)) 154 | 155 | pl.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6)) 156 | pl.xlim([0, 1]) 157 | pl.ylim([0, 1]) 158 | pl.xlabel('False Positive Rate') 159 | pl.ylabel('True Positive Rate') 160 | pl.title('Receiver operating characteristic example') 161 | pl.legend(loc="lower right") 162 | pl.show() 163 | 164 | 165 | #приводим тестовую выборку к нужному формату 166 | FieldDrop.append('bad') 167 | test = testDF.drop(FieldDrop, axis=1).values 168 | test = coder.fit_transform(test) 169 | 170 | #обучаем модель 171 | model = models[1] 172 | model.fit(train, target) 173 | 174 | #записываем результат 175 | testDF.bad = model.predict(test) 176 | -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/TKCPasportQuest.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | 3 | from pandas import read_csv 4 | import pymorphy2 5 | from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer 6 | from sklearn.cross_validation import train_test_split 7 | from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 8 | from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score 9 | from sklearn.decomposition import PCA 10 | 11 | train = read_csv('https://static.tcsbank.ru/documents/olymp/passport_training_set.csv',';', index_col='id' ,encoding='cp1251') 12 | 13 | train.head(5) 14 | 15 | example_code = train.passport_div_code[train.passport_div_code.duplicated()].values[0] 16 | for i in train.passport_issuer_name[train.passport_div_code == example_code].drop_duplicates(): 17 | print i 18 | 19 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.lower() 20 | train[train.passport_div_code == example_code].head(5) 21 | 22 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u'р-(а|й|о|н|е)*',u'район') 23 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u' г( |\.|(ор(\.| )))', u' город ') 24 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u' р(\.|есп )', u' республика ') 25 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u' адм([а-я]*)(\.)?', u' административный ') 26 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u' окр(\.| |уга( )?)', u' округ ') 27 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u' ао ', u' административный округ ') 28 | 29 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u' - ?', u'-') 30 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u'[^а-я -]','') 31 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u'- ',' ') 32 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u' *',' ') 33 | 34 | sokr = {u'нао': u'ненецкий автономный округ', 35 | u'хмао': u'ханты-мансийский автономный округ', 36 | u'чао': u'чукотский автономный округ', 37 | u'янао': u'ямало-ненецкий автономный округ', 38 | u'вао': u'восточный административный округ', 39 | u'цао': u'центральный административный округ', 40 | u'зао': u'западный административный округ', 41 | u'cао': u'северный административный округ', 42 | u'юао': u'южный административный округ', 43 | u'юзао': u'юго-западный округ', 44 | u'ювао': u'юго-восточный округ', 45 | u'свао': u'северо-восточный округ', 46 | u'сзао': u'северо-западный округ', 47 | u'оуфмс': u'отдел управление федеральной миграционной службы', 48 | u'офмс': u'отдел федеральной миграционной службы', 49 | u'уфмс': u'управление федеральной миграционной службы', 50 | u'увд': u'управление внутренних дел', 51 | u'ровд': u'районный отдел внутренних дел', 52 | u'говд': u'городской отдел внутренних дел', 53 | u'рувд': u'районное управление внутренних дел', 54 | u'овд': u'отдел внутренних дел', 55 | u'оувд': u'отдел управления внутренних дел', 56 | u'мро': u'межрайонный отдел', 57 | u'пс': u'паспортный стол', 58 | u'тп': u'территориальный пункт'} 59 | 60 | for i in sokr.iterkeys(): 61 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.replace(u'( %s )|(^%s)|(%s$)' % (i,i,i), u' %s ' % (sokr[i])) 62 | 63 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.lstrip() 64 | train.passport_issuer_name = train.passport_issuer_name.str.rstrip() 65 | 66 | train = train.drop(['passport_issue_month/year'], axis=1) 67 | 68 | def f_tokenizer(s): 69 | morph = pymorphy2.MorphAnalyzer() 70 | if type(s) == unicode: 71 | t = s.split(' ') 72 | else: 73 | t = s 74 | f = [] 75 | for j in t: 76 | m = morph.parse(j.replace('.','')) 77 | if len(m) <> 0: 78 | wrd = m[0] 79 | if wrd.tag.POS not in ('NUMR','PREP','CONJ','PRCL','INTJ'): 80 | f.append(wrd.normal_form) 81 | return f 82 | 83 | coder = HashingVectorizer(tokenizer=f_tokenizer, encoding='KOI8-R', n_features=256) 84 | 85 | TrainNotDuble = train.drop_duplicates() 86 | trn = coder.fit_transform(TrainNotDuble.passport_issuer_name.tolist()).toarray() 87 | 88 | target = TrainNotDuble.passport_div_code.values 89 | 90 | pca = PCA(n_components = 15) 91 | trn = pca.fit_transform(trn) 92 | 93 | model = RandomForestClassifier(n_estimators = 100, criterion='entropy') 94 | 95 | TRNtrain, TRNtest, TARtrain, TARtest = train_test_split(trn, target, test_size=0.4) 96 | model.fit(TRNtrain, TARtrain) 97 | print 'accuracy_score: ', accuracy_score(TARtest, model.predict(TRNtest)) 98 | 99 | -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/TimeSeriesAnalisys.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | from pandas import read_csv, DataFrame 3 | import statsmodels.api as sm 4 | from statsmodels.iolib.table import SimpleTable 5 | from sklearn.metrics import r2_score 6 | import ml_metrics as metrics 7 | 8 | dataset = read_csv('tovar_moving.csv',';', index_col=['date_oper'], parse_dates=['date_oper'], dayfirst=True) 9 | dataset.head() 10 | 11 | otg = dataset.Otgruzka 12 | 13 | otg.plot(figsize=(12,6)) 14 | 15 | otg = otg.resample('W', how='mean') 16 | otg.plot(figsize=(12,6)) 17 | 18 | itog = otg.describe() 19 | otg.hist() 20 | 21 | print 'V = %f' % (itog['std']/itog['mean']) 22 | 23 | row = [u'JB', u'p-value', u'skew', u'kurtosis'] 24 | jb_test = sm.stats.stattools.jarque_bera(otg) 25 | a = np.vstack([jb_test]) 26 | itog = SimpleTable(a, row) 27 | print itog 28 | 29 | otg1diff = otg.diff(periods=1).dropna() 30 | 31 | test = sm.tsa.adfuller(otg1diff) 32 | print 'adf: ', test[0] 33 | print 'p-value: ', test[1] 34 | print'Critical values: ', test[4] 35 | if test[0]> test[4]['5%']: 36 | print 'есть единичные корни, ряд не стационарен' 37 | else: 38 | print 'единичных корней нет, ряд стационарен' 39 | 40 | m = otg1diff.index[len(otg1diff.index)/2+1] 41 | r1 = sm.stats.DescrStatsW(otg1diff[m:]) 42 | r2 = sm.stats.DescrStatsW(otg1diff[:m]) 43 | print 'p-value: ', sm.stats.CompareMeans(r1,r2).ttest_ind()[1] 44 | 45 | otg1diff.plot(figsize=(12,6)) 46 | 47 | fig = plt.figure(figsize=(12,8)) 48 | ax1 = fig.add_subplot(211) 49 | fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(otg1diff.values.squeeze(), lags=25, ax=ax1) 50 | ax2 = fig.add_subplot(212) 51 | fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(otg1diff, lags=25, ax=ax2) 52 | src_data_model = otg[:'2013-05-26'] 53 | model = sm.tsa.ARIMA(src_data_model, order=(1,1,1), freq='W').fit(full_output=False, disp=0) 54 | 55 | print model.summary() 56 | 57 | q_test = sm.tsa.stattools.acf(model.resid, qstat=True) #свойство resid, хранит остатки модели 58 | #qstat=True, означает что применяем указынный тест к коэф-ам 59 | print DataFrame({'Q-stat':q_test[1], 'p-value':q_test[2]}) 60 | 61 | pred = model.predict('2013-05-26','2014-12-31', typ='levels') 62 | trn = otg['2013-05-26':] 63 | 64 | r2 = r2_score(trn, pred[1:32]) 65 | print 'R^2: %1.2f' % r2 66 | 67 | metrics.rmse(trn,pred[1:32]) 68 | metrics.mae(trn,pred[1:32]) 69 | 70 | otg.plot(figsize=(12,6)) 71 | pred.plot(style='r--') -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/Titanic_test_post.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | from pandas import read_csv, DataFrame, Series 3 | 4 | data = read_csv('Kaggle_Titanic/Data/train.csv') 5 | data 6 | 7 | data.pivot_table('PassengerId', 'Pclass', 'Survived', 'count').plot(kind='bar', stacked=True) 8 | 9 | fig, axes = plt.subplots(ncols=2) 10 | data.pivot_table('PassengerId', ['SibSp'], 'Survived', 'count').plot(ax=axes[0], title='SibSp') 11 | data.pivot_table('PassengerId', ['Parch'], 'Survived', 'count').plot(ax=axes[1], title='Parch') 12 | print data.PassengerId[data.Cabin.notnull()].count() 13 | 14 | data.PassengerId[data.Age.notnull()].count() 15 | data.Age = data.Age.median() 16 | print data[data.Embarked.isnull()] 17 | 18 | MaxPassEmbarked = data.groupby('Embarked').count()['PassengerId'] 19 | print data.Embarked[data.Embarked.isnull()] = MaxPassEmbarked[MaxPassEmbarked == MaxPassEmbarked.max()].index[0] 20 | print data.PassengerId[data.Fare.isnull()] 21 | 22 | data = data.drop(['PassengerId','Name','Ticket','Cabin'],axis=1) 23 | data.head() 24 | 25 | from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 26 | label = LabelEncoder() 27 | dicts = {} 28 | 29 | label.fit(data.Sex.drop_duplicates()) 30 | dicts['Sex'] = list(label.classes_) 31 | data.Sex = label.transform(data.Sex) 32 | 33 | label.fit(data.Embarked.drop_duplicates()) 34 | dicts['Embarked'] = list(label.classes_) 35 | data.Embarked = label.transform(data.Embarked) 36 | 37 | test = read_csv('Kaggle_Titanic/Data/test.csv') 38 | test.Age[test.Age.isnull()] = test.Age.mean() 39 | test.Fare[test.Fare.isnull()] = test.Fare.median() 40 | MaxPassEmbarked = test.groupby('Embarked').count()['PassengerId'] 41 | test.Embarked[test.Embarked.isnull()] = MaxPassEmbarked[MaxPassEmbarked == MaxPassEmbarked.max()].index[0] 42 | result = DataFrame(test.PassengerId) 43 | test = test.drop(['Name','Ticket','Cabin','PassengerId'],axis=1) 44 | 45 | label.fit(dicts['Sex']) 46 | test.Sex = label.transform(test.Sex) 47 | 48 | label.fit(dicts['Embarked']) 49 | test.Embarked = label.transform(test.Embarked) 50 | 51 | test.head() 52 | 53 | from sklearn import cross_validation, svm 54 | from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 55 | from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 56 | from sklearn.linear_model import LogisticRegression 57 | from sklearn.metrics import roc_curve, auc 58 | import pylab as pl 59 | 60 | target = data.Survived 61 | train = data.drop(['Survived'], axis=1) #из исходных данных убираем Id пассажира и флаг спасся он или нет 62 | 63 | kfold = 5 #количество подвыборок для валидации 64 | itog_val = {} #список для записи результатов кросс валидации разных алгоритмов 65 | 66 | train.head() 67 | 68 | ROCtrainTRN, ROCtestTRN, ROCtrainTRG, ROCtestTRG = cross_validation.train_test_split(train, target, test_size=0.25) 69 | 70 | model_rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 80, max_features='auto', criterion='entropy',max_depth=4) #в параметре передаем кол-во деревьев 71 | model_knc = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 18) #в параметре передаем кол-во соседей 72 | model_lr = LogisticRegression(penalty='l1', tol=0.01) 73 | model_svc = svm.SVC() #по умолчанию kernek='rbf' 74 | 75 | scores = cross_validation.cross_val_score(model_rfc, train, target, cv = kfold) 76 | itog_val['RandomForestClassifier'] = scores.mean() 77 | scores = cross_validation.cross_val_score(model_knc, train, target, cv = kfold) 78 | itog_val['KNeighborsClassifier'] = scores.mean() 79 | scores = cross_validation.cross_val_score(model_lr, train, target, cv = kfold) 80 | itog_val['LogisticRegression'] = scores.mean() 81 | scores = cross_validation.cross_val_score(model_svc, train, target, cv = kfold) 82 | itog_val['SVC'] = scores.mean() 83 | 84 | #рисуем результат 85 | DataFrame.from_dict(data = itog_val, orient='index').plot(kind='bar', legend=False) 86 | 87 | pl.clf() 88 | plt.figure(figsize=(8,6)) 89 | #SVC 90 | model_svc.probability = True 91 | probas = model_svc.fit(ROCtrainTRN, ROCtrainTRG).predict_proba(ROCtestTRN) 92 | fpr, tpr, thresholds = roc_curve(ROCtestTRG, probas[:, 1]) 93 | roc_auc = auc(fpr, tpr) 94 | pl.plot(fpr, tpr, label='%s ROC (area = %0.2f)' % ('SVC', roc_auc)) 95 | #RandomForestClassifier 96 | probas = model_rfc.fit(ROCtrainTRN, ROCtrainTRG).predict_proba(ROCtestTRN) 97 | fpr, tpr, thresholds = roc_curve(ROCtestTRG, probas[:, 1]) 98 | roc_auc = auc(fpr, tpr) 99 | pl.plot(fpr, tpr, label='%s ROC (area = %0.2f)' % ('RandonForest',roc_auc)) 100 | #KNeighborsClassifier 101 | probas = model_knc.fit(ROCtrainTRN, ROCtrainTRG).predict_proba(ROCtestTRN) 102 | fpr, tpr, thresholds = roc_curve(ROCtestTRG, probas[:, 1]) 103 | roc_auc = auc(fpr, tpr) 104 | pl.plot(fpr, tpr, label='%s ROC (area = %0.2f)' % ('KNeighborsClassifier',roc_auc)) 105 | #LogisticRegression 106 | probas = model_lr.fit(ROCtrainTRN, ROCtrainTRG).predict_proba(ROCtestTRN) 107 | fpr, tpr, thresholds = roc_curve(ROCtestTRG, probas[:, 1]) 108 | roc_auc = auc(fpr, tpr) 109 | pl.plot(fpr, tpr, label='%s ROC (area = %0.2f)' % ('LogisticRegression',roc_auc)) 110 | pl.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') 111 | pl.xlim([0.0, 1.0]) 112 | pl.ylim([0.0, 1.0]) 113 | pl.xlabel('False Positive Rate') 114 | pl.ylabel('True Positive Rate') 115 | pl.legend(loc=0, fontsize='small') 116 | pl.show() 117 | 118 | model_rfc.fit(train, target) 119 | result.insert(1,'Survived', model_rfc.predict(test)) 120 | result.to_csv('Kaggle_Titanic/Result/test.csv', index=False) 121 | 122 | -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/parse_with_beatifulsoap.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # coding: utf-8 2 | 3 | import urllib2, re 4 | from bs4 import BeautifulSoup 5 | from pandas import DataFrame 6 | 7 | def load_data(pages_num): 8 | parse_list = [] 9 | 10 | for num in pages_num: 11 | site = urllib2.urlopen('http://www.realto.ru/base/flat_sale/?SecLodg_step=%s' % num) 12 | page = BeautifulSoup(site) 13 | info_table = page.find('table', class_ = 'table_base') 14 | 15 | for row in info_table.find_all('tr', class_ = 'row_base'): 16 | lst = row.find_all('td') 17 | sqr = re.findall(r'\d+', lst[4].text) 18 | level, level_sum = re.findall(r'\d+', lst[5].text) 19 | 20 | rec = { 21 | 'price' : int(''.join(re.findall(r'\d+', lst[0].small.text))), 22 | 'reg' : lst[1].text.strip(), 23 | 'loc' : [loc.strip() for loc in lst[2].strings][0].strip(), 24 | 'rooms' : int(re.findall(r'\d+', lst[3].text)[0]), 25 | 'sum_sqr' : int(sqr[0]) if len(sqr) >= 1 else 0, 26 | 'live_sqr' : int(sqr[1]) if len(sqr) >= 2 else 0, 27 | 'kit_sqr' : int(sqr[2]) if len(sqr) >= 3 else 0, 28 | 'level' : int(level), 29 | 'level_sum' : int(level_sum), 30 | 'tp' : ''.join(re.findall(r'[^\d+|/]', lst[5].text)).strip() 31 | } 32 | parse_list.append(rec) 33 | return DataFrame(parse_list) -------------------------------------------------------------------------------- /ArticleScripts/ufc_stats_parse.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # coding: utf-8 2 | import lxml.html as html 3 | from pandas import DataFrame, read_csv 4 | 5 | main_domain_stat = 'http://hosteddb.fightmetric.com' 6 | page = html.parse('%s/events/index/date/desc/1/all' % (main_domain_stat)) 7 | e = page.getroot().find_class('events_table data_table row_is_link').pop() 8 | t = e.getchildren().pop() 9 | 10 | events_tabl = DataFrame([{'EVENT':i[0].text, 'LINK':i[2]} for i in t.iterlinks()][5:]) 11 | event_date = DataFrame([{'EVENT': evt.getchildren()[0].text_content(), 'DATE':evt.getchildren()[1].text_content()} for evt in t][2:]) 12 | 13 | sum_event_link = events_tabl.set_index('EVENT').join(event_date.set_index('EVENT')).reset_index() 14 | 15 | sum_event_link.to_csv('..\DataSets\ufc\list_ufc_events.csv',';',index=False) 16 | 17 | all_fights = [] 18 | for event in sum_event_link.itertuples(): 19 | print event[0], event[1], event[2] 20 | page_event = html.parse('%s/%s' % (main_domain_stat,event[2])) 21 | main_code = page_event.getroot() 22 | figth_event_tbl = main_code.find_class('data_table row_is_link').pop()[1:] 23 | for figther_num in xrange(len(figth_event_tbl)): 24 | if not figther_num % 2: 25 | all_fights.append( 26 | {'FIGHTER_WIN': figth_event_tbl[figther_num][2].text_content().lstrip().rstrip(), 27 | 'STR_WIN': figth_event_tbl[figther_num][3].text_content().lstrip().rstrip(), 28 | 'TD_WIN': figth_event_tbl[figther_num][4].text_content().lstrip().rstrip(), 29 | 'SUB_WIN': figth_event_tbl[figther_num][5].text_content().lstrip().rstrip(), 30 | 'PASS_WIN': figth_event_tbl[figther_num][6].text_content().lstrip().rstrip(), 31 | 'FIGHTER_LOSE': figth_event_tbl[figther_num+1][1].text_content().lstrip().rstrip(), 32 | 'STR_LOSE': figth_event_tbl[figther_num+1][2].text_content().lstrip().rstrip(), 33 | 'TD_LOSE': figth_event_tbl[figther_num+1][3].text_content().lstrip().rstrip(), 34 | 'SUB_LOSE': figth_event_tbl[figther_num+1][4].text_content().lstrip().rstrip(), 35 | 'PASS_LOSE': figth_event_tbl[figther_num+1][5].text_content().lstrip().rstrip(), 36 | 'METHOD': figth_event_tbl[figther_num][8].text_content().lstrip().rstrip(), 37 | 'METHOD_DESC': figth_event_tbl[figther_num+1][7].text_content().lstrip().rstrip(), 38 | 'ROUND': figth_event_tbl[figther_num][9].text_content().lstrip().rstrip(), 39 | 'TIME': figth_event_tbl[figther_num][10].text_content().lstrip().rstrip(), 40 | 'EVENT_NAME':event[1]} 41 | ) 42 | 43 | history_stat = DataFrame(all_fights) 44 | history_stat.to_csv('..\DataSets\ufc\list_all_fights.csv',';',index=False) 45 | 46 | all_statistics = history_stat.set_index('EVENT_NAME').join(sum_event_link.set_index('EVENT').DATE) 47 | all_statistics.to_csv('..\DataSets\ufc\statistics_ufc.csv',';', index_label='EVENT') -------------------------------------------------------------------------------- /DataSets/parse_deposit.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | AK&M;Fitch Ratings;Moody's;S&P;and;bank;capital;day_term;dep_name;min_amount;payments_daily;payments_end;payments_monthly;payments_section;profit;rate;refill;spec_deposit;HPA;RUS-Rating;ExpertRA 2 | ;;Baa1.ru;ruBBB+;;Совкомбанк;;365.0;«Максимальный доход (с возможностью досрочного расторжения каждые 12 месяцев)»;5000.0;;1.0;;;10500.0;10.5;1.0;0.0;;AA-;A+ 3 | ;;;;;Национальный Банк «Траст»;;367.0;«Золото 2014!»;30000.0;;1.0;;;10558.0;10.5;1.0;0.0;;A-;A 4 | ;;Baa1.ru;ruA-;;Внешпромбанк;;367.0;«Новый специальный»;100000.0;;1.0;;;10507.0;10.45;1.0;1.0;AA-;; 5 | ;;Baa1.ru;ruA-;;Внешпромбанк;;367.0;«Новый лояльный»;100000.0;;1.0;;;10457.0;10.4;1.0;1.0;AA-;; 6 | ;;Baa1.ru;ruA-;;Внешпромбанк;;367.0;«Новый лояльный VIP»;100000.0;;1.0;;;10457.0;10.4;1.0;1.0;AA-;; 7 | ;;Baa1.ru;ruBBB+;;Совкомбанк;;271.0;«Максимальный доход»;5000.0;;1.0;;;10250.0;10.25;1.0;0.0;;AA-;A+ 8 | ;;Baa1.ru;ruBBB+;;Совкомбанк;;365.0;«Постоянный доход (с возможностью досрочного расторжения каждые 12 месяцев)»;5000.0;;;1.0;;10200.0;10.2;1.0;0.0;;AA-;A+ 9 | ;;Baa1.ru;ruBBB+;;Совкомбанк;1.0;365.0;«Проценты на проценты (с возможностью досрочного расторжения каждые 12 месяцев)»;5000.0;;1.0;;;10691.0;10.2;1.0;0.0;;AA-;A+ 10 | ;;Baa1.ru;ruA-;;Внешпромбанк;;367.0;«Новый стандартный»;100000.0;;1.0;;;10206.0;10.15;1.0;0.0;AA-;; 11 | ;AA-(rus);A1.ru;ruAA-;;Московский Кредитный Банк;;380.0;«Сберегательный +»;1000.0;;1.0;;;10411.0;10.0;;0.0;;AA+;A++ 12 | ;;Baa1.ru;ruBBB+;;Совкомбанк;;271.0;«Постоянный доход»;5000.0;;;1.0;;10000.0;10.0;1.0;0.0;;AA-;A+ 13 | ;;Baa1.ru;ruBBB+;;Совкомбанк;1.0;271.0;«Проценты на проценты»;5000.0;;1.0;;;10471.0;10.0;1.0;0.0;;AA-;A+ 14 | ;;;;;Национальный Банк «Траст»;;366.0;«Почетный клиент 2014»;100000.0;;1.0;;;10027.0;10.0;1.0;1.0;;A-;A 15 | ;;;;;Национальный Банк «Траст»;;366.0;«Траст - лидер 2014»;100000.0;;1.0;;;10027.0;10.0;1.0;0.0;;A-;A 16 | ;;Baa1.ru;ruA-;;Внешпромбанк;1.0;367.0;«Новый регулярный»;100000.0;;;;1.0;10063.0;9.65;1.0;0.0;AA-;; 17 | A+;;Baa3.ru;;;Татфондбанк;1.0;367.0;«Вклад для тех, кто копит»;100000.0;;;1.0;;9763.0;9.3;1.0;0.0;;;A 18 | ;;Ba1.ru;ruA-;;Бинбанк;;366.0;«Двойная выгода (в конце срока)»;10000.0;;1.0;;;9275.0;9.25;1.0;1.0;AA;AA;A+ 19 | ;AA-(rus);A1.ru;ruAA-;1.0;Московский Кредитный Банк;1.0;370.0;«Расчетный Онлайн»;20000.0;;1.0;;;9791.0;9.25;;1.0;;AA+;A++ 20 | ;;;;;Московский Индустриальный Банк;;365.0;«Классический»;30000.0;;1.0;;;9250.0;9.25;;0.0;;;A 21 | ;;;;;Московский Индустриальный Банк;1.0;366.0;«Зимний»;30000.0;;1.0;;;9680.0;9.25;;1.0;;;A 22 | ;A-(rus);A3.ru;ruA;;Русский Стандарт;;360.0;«Высокий процент On-line»;100000.0;;1.0;;;9123.0;9.25;1.0;1.0;AA+;AA-; 23 | ;A+(rus);A2.ru;;;Ак Барс;1.0;372.0;«Твори добро»;10000.0;;;1.0;;9680.0;9.1;1.0;1.0;;AA-; 24 | ;;Ba1.ru;ruA-;;Бинбанк;1.0;400.0;«Верные друзья»;30000.0;;;;1.0;10311.0;9.05;;0.0;AA;AA;A+ 25 | ;;Aa3.ru;;;Хоум Кредит Банк;1.0;365.0;«Доходный год »;1000.0;;;1.0;;9381.0;9.0;1.0;0.0;;; 26 | ;;;;;Национальный Банк «Траст»;;181.0;«Мультивалютный 2014»;3000.0;;1.0;;;9000.0;9.0;1.0;0.0;;A-;A 27 | ;AA-(rus);Aa2.ru;;;ОТП Банк;;366.0;«Теплое отношение»;5000.0;;1.0;;;9025.0;9.0;1.0;0.0;;; 28 | A+;;Baa3.ru;;;Татфондбанк;;368.0;«Вклад для тех, кто с нами»;5000.0;;;;1.0;9074.0;9.0;1.0;0.0;;;A 29 | ;;Ba1.ru;ruA-;;Бинбанк;;366.0;«Доходный +»;10000.0;;1.0;;;9025.0;9.0;;0.0;AA;AA;A+ 30 | ;AA-(rus);A1.ru;ruAA;;Связь-Банк;1.0;365.0;«Чемпион (при открытии через интернет-банк)»;15000.0;;;1.0;;9381.0;9.0;1.0;1.0;;; 31 | ;BBB(rus);Baa1.ru;;;Новикомбанк;1.0;367.0;«Детский»;30000.0;;1.0;;;9054.0;9.0;1.0;1.0;;;A+ 32 | ;A+(rus);A2.ru;;;Ак Барс;;372.0;«Добрые традиции»;100000.0;;1.0;;;9173.0;9.0;;0.0;;AA-; 33 | ;A+(rus);Aa3.ru;;;НОМОС-Банк;;365.0;«Номос - счастливый год»;10000.0;;1.0;;;8900.0;8.9;;0.0;AAA;AA; 34 | ;;Ba1.ru;ruA-;;Бинбанк;;366.0;«Двойная выгода (ежемесячно)»;10000.0;;;1.0;;8924.0;8.9;1.0;1.0;AA;AA;A+ 35 | ;;A2.ru;ruA;;Петрокоммерц;;360.0;«Накопление Максимум»;30000.0;;1.0;;;8778.0;8.9;1.0;0.0;;AA-;A+ 36 | A+;;Baa3.ru;;;Татфондбанк;;367.0;«Вклад для тех, кто молод и активен»;100000.0;;1.0;;;8848.0;8.8;1.0;0.0;;;A 37 | ;AA-(rus);A1.ru;ruAA;;Связь-Банк;1.0;365.0;«Растущий резерв»;5000.0;;;;1.0;9052.0;8.76;;0.0;;; 38 | ;;Baa3.ru;;1.0;СМП Банк;1.0;365.0;«Премиальный»;1000.0;;;1.0;;9110.0;8.75;;1.0;AA;; 39 | ;;Baa3.ru;;1.0;СМП Банк;1.0;365.0;«Финансовый множитель Platinum»;1000.0;;;1.0;;9110.0;8.75;;1.0;AA;; 40 | ;AA-(rus);A1.ru;ruAA-;1.0;Московский Кредитный Банк;1.0;370.0;«Расчетный»;20000.0;;1.0;;;9240.0;8.75;;0.0;;AA+;A++ 41 | ;A-(rus);A3.ru;ruA;;Русский Стандарт;;360.0;«Высокий процент»;30000.0;;1.0;;;8630.0;8.75;1.0;0.0;AA+;AA-; 42 | ;A-(rus);A3.ru;ruA;1.0;Русский Стандарт;;360.0;«Удобный On-line»;100000.0;;1.0;;;8630.0;8.75;;1.0;AA+;AA-; 43 | ;AA-(rus);A1.ru;ruAA;;Связь-Банк;1.0;365.0;«Чемпион»;15000.0;;;1.0;;9055.0;8.7;1.0;1.0;;; 44 | ;;;ruA;;Банк «Открытие»;1.0;367.0;«Новогодний фристайл 2014»;50000.0;;;1.0;;9053.0;8.65;1.0;1.0;AA;; 45 | ;A+(rus);A2.ru;;;Ак Барс;;372.0;«Высокий результат»;10000.0;;1.0;;;8796.0;8.63;1.0;0.0;;AA-; 46 | ;A(rus);A1.ru;;;РосЕвроБанк;1.0;331.0;«Удобная дата»;50000.0;;;1.0;;8947.0;8.6;;0.0;AA-;; 47 | ;;;ruA;;Банк «Открытие»;;367.0;«Классика»;100000.0;;1.0;;;8647.0;8.6;;0.0;AA;; 48 | A+;;Baa3.ru;;;Татфондбанк;;367.0;«Вклад для тех, кто распределяет валюту »;1500.0;;1.0;;;8547.0;8.5;1.0;0.0;;;A 49 | ;;;;;Уралсиб;1.0;367.0;«Уралсиб. 25 лет»;10000.0;1.0;;;;8921.0;8.5;1.0;1.0;;AA-; 50 | A+;;Baa3.ru;;1.0;Татфондбанк;;367.0;«Вклад для тех, кто всегда on-line»;100000.0;;1.0;;;8547.0;8.5;;1.0;;;A 51 | ;;A2.ru;;;Восточный Экспресс Банк;1.0;367.0;«Рождественский»;100000.0;;;1.0;;8890.0;8.5;;0.0;;;A+ 52 | ;;;ruAAA;;Банк Москвы;;400.0;«Годовой бонус»;100000.0;;1.0;;;9315.0;8.5;;1.0;;AA+; 53 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Россельхозбанк;;365.0;«Классический online»;3000.0;;1.0;;;8450.0;8.45;;1.0;;; 54 | ;;Baa3.ru;;;СМП Банк;;365.0;«Аэробонус»;25000.0;;;1.0;;8450.0;8.45;1.0;0.0;AA;; 55 | ;A+(rus);Aa3.ru;;;Кредит Европа Банк;;368.0;«Срочный»;100000.0;;1.0;;;8519.0;8.45;;0.0;;BBB+; 56 | ;;Baa3.ru;;1.0;СМП Банк;;365.0;«Стратег»;10000.0;;1.0;;;8400.0;8.4;;1.0;AA;; 57 | ;;A2.ru;ruA;;Петрокоммерц;1.0;360.0;«Классика»;30000.0;;;1.0;;8607.0;8.4;;0.0;;AA-;A+ 58 | ;A+(rus);A2.ru;;;Ак Барс;;367.0;«Мультивалютный»;100000.0;;1.0;;;8396.0;8.35;1.0;0.0;;AA-; 59 | ;A+(rus);Aa3.ru;;1.0;Кредит Европа Банк;;368.0;«Накопительный»;100000.0;;1.0;;;8419.0;8.35;;0.0;;BBB+; 60 | ;A+(rus);;;;Зенит;;366.0;«Срочный»;1000.0;;1.0;;;8273.0;8.25;;0.0;;AA-; 61 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Россельхозбанк;;365.0;«Классический»;3000.0;;1.0;;;8250.0;8.25;;0.0;;; 62 | ;BBB(rus);Baa1.ru;;;Новикомбанк;;365.0;«Доход»;10000.0;;1.0;;;8250.0;8.25;1.0;0.0;;;A+ 63 | ;;;;;Московский Индустриальный Банк;1.0;365.0;«Накопительный +»;10000.0;;1.0;;;8569.0;8.25;1.0;0.0;;;A 64 | ;A+(rus);;;;Банк «Санкт-Петербург»;;367.0;«Депозит online»;10000.0;;1.0;;;8295.0;8.25;;1.0;;;A++ 65 | ;A+(rus);;;;Банк «Санкт-Петербург»;;367.0;«Стратег online»;10000.0;;1.0;;;8295.0;8.25;1.0;1.0;;;A++ 66 | ;A-(rus);A3.ru;ruA;1.0;Русский Стандарт;;360.0;«Удобный»;30000.0;;1.0;;;8137.0;8.25;;0.0;AA+;AA-; 67 | ;;Ba1.ru;ruA-;;Бинбанк;;365.0;«Мультивалютный»;30000.0;;1.0;;;8250.0;8.25;1.0;0.0;AA;AA;A+ 68 | ;;;;;Московский Индустриальный Банк;1.0;181.0;«Накопительный»;100000.0;;;1.0;;8569.0;8.25;1.0;0.0;;;A 69 | ;;;;;Московский Индустриальный Банк;1.0;181.0;«Накопительный – Телебанк»;100000.0;;;1.0;;8569.0;8.25;1.0;1.0;;;A 70 | ;A-(rus);A3.ru;ruA;;Русский Стандарт;1.0;360.0;«Рантье Оn-line»;100000.0;;;1.0;;8447.0;8.25;1.0;1.0;AA+;AA-; 71 | ;;Baa1.ru;;;Росгосстрах Банк;;367.0;«Классический»;100000.0;;1.0;;;8295.0;8.25;;0.0;;;A 72 | ;;;ruA;;Банк «Открытие»;;365.0;«Проще простого»;100000.0;;1.0;;;8200.0;8.2;1.0;0.0;AA;; 73 | ;A+(rus);Aa3.ru;;;НОМОС-Банк;1.0;365.0;«Номос - максимальный»;10000.0;;;1.0;;8461.0;8.15;;0.0;AAA;AA; 74 | ;A+(rus);;;;Банк «Санкт-Петербург»;;367.0;«Рантье online»;50000.0;;;1.0;;8195.0;8.15;;1.0;;;A++ 75 | ;;;ruAA-;;Россия;;367.0;«Морозные узоры стандарт»;100000.0;;1.0;;;8195.0;8.15;1.0;1.0;;;A++ 76 | ;;Baa3.ru;;1.0;СМП Банк;1.0;365.0;«Банкоматный»;1000.0;;;1.0;;8408.0;8.1;;0.0;AA;; 77 | ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 78 | ;;;;;Уралсиб;;367.0;«Достойный дом детям!»;5000.0;;;;1.0;8144.0;8.1;1.0;1.0;;AA-; 79 | ;;;ruA;;Банк «Открытие»;;365.0;«Мультивалютный»;30000.0;;;1.0;;8100.0;8.1;1.0;0.0;AA;; 80 | ;A(rus);A1.ru;;;РосЕвроБанк;1.0;367.0;«Накопительный Плюс»;50000.0;;;;1.0;8397.0;8.1;1.0;0.0;AA-;; 81 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Россельхозбанк;1.0;365.0;«Накопительный online»;100000.0;;;1.0;;8408.0;8.1;1.0;1.0;;; 82 | ;;Baa3.ru;;1.0;СМП Банк;1.0;365.0;«Финансовый множитель»;1000.0;;;1.0;;8300.0;8.0;;0.0;AA;; 83 | ;;Baa1.ru;;;Росгосстрах Банк;;367.0;«Накопительный»;3000.0;;1.0;;;8044.0;8.0;1.0;0.0;;;A 84 | ;A+(rus);;;;Банк «Санкт-Петербург»;;367.0;«Депозит»;5000.0;;1.0;;;8044.0;8.0;;0.0;;;A++ 85 | ;A-(rus);;;;МТС-Банк;;366.0;«Высокий доход»;10000.0;;1.0;;;8022.0;8.0;;0.0;;AA-; 86 | ;BBB(rus);Baa1.ru;;1.0;Новикомбанк;1.0;367.0;«Старт»;10000.0;;;1.0;;8347.0;8.0;;0.0;;;A+ 87 | ;;Baa1.ru;ruA-;1.0;Внешпромбанк;1.0;273.0;«Новый удобный»;100000.0;;;;1.0;8243.0;8.0;;0.0;AA-;; 88 | ;;;ruA;1.0;Банк «Открытие»;;367.0;«Свобода выбора»;100000.0;;1.0;;;8044.0;8.0;;0.0;AA;; 89 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Росбанк;;365.0;«Зимний»;15000.0;;1.0;;;7950.0;7.95;;1.0;;AAA; 90 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Россельхозбанк;1.0;365.0;«Накопительный»;100000.0;;;1.0;;8192.0;7.9;1.0;0.0;;; 91 | ;;;;;Уралсиб;;367.0;«Мультивалютный»;100000.0;;;1.0;;7943.0;7.9;1.0;1.0;;AA-; 92 | ;AA-(rus);;ruAA-;;Глобэкс;;367.0;«Точный расчет»;100000.0;;1.0;;;7943.0;7.9;;0.0;;; 93 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Россельхозбанк;1.0;365.0;«Детский»;100000.0;;1.0;;;8139.0;7.85;1.0;1.0;;; 94 | ;;;;;Уралсиб;1.0;367.0;«Стабильный»;10000.0;;;1.0;;8131.0;7.8;1.0;0.0;;AA-; 95 | ;;A2.ru;ruA;;Петрокоммерц;1.0;360.0;«Накопление»;30000.0;;1.0;;;7918.0;7.8;1.0;0.0;;AA-;A+ 96 | ;;;ruAA;;Промсвязьбанк;;367.0;«Моя выгода (онлайн)»;50000.0;;1.0;;;7843.0;7.8;;0.0;AA+;AA-; 97 | ;;;;1.0;Национальный Банк «Траст»;;181.0;«Все включено 2014»;100000.0;;1.0;;;7800.0;7.8;;0.0;;A-;A 98 | ;A+(rus);;;;Банк «Санкт-Петербург»;;367.0;«Стратег»;5000.0;;1.0;;;7792.0;7.75;1.0;0.0;;;A++ 99 | ;;Aaa.ru;;;ВТБ 24;;395.0;«Доходный — Банкомат»;5000.0;;1.0;;;8387.0;7.75;;1.0;;AAA; 100 | ;A-(rus);A3.ru;ruA;;Русский Стандарт;1.0;360.0;«Рантье »;30000.0;;;1.0;;7917.0;7.75;1.0;0.0;AA+;AA-; 101 | ;;A1.ru;;1.0;Транскапиталбанк;1.0;370.0;«Зима. Теплый процент»;50000.0;;;1.0;;8146.0;7.75;;1.0;;;A++ 102 | ;A+(rus);;;;Банк «Санкт-Петербург»;;367.0;«Рантье»;50000.0;;;1.0;;7742.0;7.7;;0.0;;;A++ 103 | ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 104 | ;AA+(rus);;ruAA+;;Альфа-Банк;;365.0;«Линия жизни»;50000.0;;;1.0;;7600.0;7.6;;1.0;AAA;AAA; 105 | ;;Aa3.ru;ruAA-;;Возрождение;1.0;367.0;«Возрождение - Доходный с ежемесячными выплатами»;100000.0;;;1.0;;7915.0;7.6;1.0;0.0;;AA; 106 | ;AA-(rus);;ruAA-;;Глобэкс;;367.0;«Накопительный»;100000.0;;1.0;;;7642.0;7.6;1.0;0.0;;; 107 | ;;Aa3.ru;ruAA-;1.0;Возрождение;1.0;365.0;«Комфортный »;3000.0;;;1.0;;7763.0;7.5;;0.0;;AA; 108 | ;A-(rus);;;;МТС-Банк;;366.0;«Корпоративный»;5000.0;;1.0;;;7521.0;7.5;1.0;1.0;;AA-; 109 | ;A+(rus);Aa3.ru;;;НОМОС-Банк;1.0;365.0;«Номос - накопительный»;10000.0;;;1.0;;7763.0;7.5;1.0;0.0;AAA;AA; 110 | ;A+(rus);;;;Зенит;;366.0;«Детский»;15000.0;;1.0;;;7521.0;7.5;1.0;1.0;;AA-; 111 | ;;Baa1.ru;;;Росгосстрах Банк;1.0;367.0;«Мультивалютный»;30000.0;;;1.0;;7808.0;7.5;1.0;0.0;;;A 112 | ;;;ruAA;;Промсвязьбанк;;367.0;«Моя выгода»;50000.0;;1.0;;;7541.0;7.5;;0.0;AA+;AA-; 113 | A+;;Baa3.ru;;1.0;Татфондбанк;;367.0;«Вклад для тех, кто управляет»;100000.0;;1.0;;;7541.0;7.5;;1.0;;;A 114 | ;AA-(rus);;ruAA-;1.0;Глобэкс;1.0;367.0;«Рантье»;100000.0;;;1.0;;7808.0;7.5;;0.0;;; 115 | ;A+(rus);Aa3.ru;;;Кредит Европа Банк;;368.0;«Рантье»;100000.0;;;1.0;;7511.0;7.45;;0.0;;BBB+; 116 | ;AA+(rus);;ruAA+;;Альфа-Банк;1.0;365.0;«Победа»;10000.0;;1.0;;;7656.0;7.4;;0.0;AAA;AAA; 117 | ;AA+(rus);;ruAA+;;Альфа-Банк;;365.0;«Премия»;10000.0;;;1.0;;7400.0;7.4;;0.0;AAA;AAA; 118 | ;AA-(rus);A1.ru;ruAA;;Связь-Банк;1.0;367.0;«Пополняемый резерв»;50000.0;;;;1.0;7652.0;7.4;1.0;0.0;;; 119 | ;;Baa1.ru;;1.0;Росгосстрах Банк;1.0;367.0;«Универсальный»;50000.0;;;1.0;;7646.0;7.35;;0.0;;;A 120 | ;;;ruAA-;;Россия;1.0;365.0;«Классический standart»;100000.0;;;1.0;;7603.0;7.35;1.0;0.0;;;A++ 121 | ;;Baa1.ru;ruA-;;Внешпромбанк;1.0;367.0;«Новый бонусный»;100000.0;;;;1.0;7598.0;7.35;1.0;0.0;AA-;; 122 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Росбанк;1.0;365.0;«Выгодный»;50000.0;;;1.0;;7549.0;7.3;1.0;0.0;;AAA; 123 | ;A+(rus);;;1.0;Зенит;1.0;366.0;«Накопительный»;30000.0;;;1.0;;7517.0;7.25;;0.0;;AA-; 124 | ;A+(rus);;;1.0;Зенит;1.0;395.0;«Прогрессивный»;30000.0;;;1.0;;8137.0;7.25;;0.0;;AA-; 125 | ;;;;1.0;Московский Индустриальный Банк;1.0;366.0;«Универсальный – Телебанк»;100000.0;;;1.0;;7517.0;7.25;;1.0;;;A 126 | ;;;;1.0;Московский Индустриальный Банк;1.0;366.0;«Универсальный Кошелек»;100000.0;;;1.0;;7517.0;7.25;;0.0;;;A 127 | ;AAA(rus);;;;Нордеа Банк;;365.0;«Доходный»;3000.0;;;1.0;;7200.0;7.2;;0.0;;; 128 | ;;A2.ru;ruA;1.0;Петрокоммерц;;360.0;«Оптимум Плюс (с расходом средств 20%)»;30000.0;;1.0;;;7101.0;7.2;;0.0;;AA-;A+ 129 | ;A+(rus);Aa3.ru;;;Кредит Европа Банк;1.0;368.0;«Растущий Доход»;30000.0;;1.0;;;7269.0;7.02;;0.0;;BBB+; 130 | ;;;ruA-;1.0;Уральский Банк Реконструкции и Развития;1.0;360.0;«Управляемый»;1.0;;;1.0;;7127.0;7.0;;0.0;AA;; 131 | ;;;;;Московский Индустриальный Банк;1.0;181.0;«Мультивалютный»;10000.0;;1.0;;;7229.0;7.0;1.0;0.0;;;A 132 | ;A-(rus);;;;МТС-Банк;1.0;366.0;«Накопительный»;10000.0;;;1.0;;7250.0;7.0;1.0;0.0;;AA-; 133 | ;A+(rus);;;;Зенит;;365.0;«Мультивалютный»;15000.0;;1.0;;;7000.0;7.0;1.0;0.0;;AA-; 134 | ;AAA(rus);;;;ЮниКредит Банк;1.0;368.0;«Клик Депозит»;15000.0;;;1.0;;7291.0;7.0;1.0;1.0;;; 135 | ;AAA(rus);;;;ЮниКредит Банк;1.0;368.0;«Снежный процент»;15000.0;;;1.0;;7291.0;7.0;1.0;1.0;;; 136 | ;A-(rus);;;1.0;МТС-Банк;1.0;366.0;«Мобильный»;30000.0;;;1.0;;7250.0;7.0;;0.0;;AA-; 137 | ;AAA(rus);;;;Нордеа Банк;;365.0;«Капитал»;3000.0;;1.0;;;6950.0;6.95;;0.0;;; 138 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;1.0;Россельхозбанк;1.0;365.0;«Управляемый»;100000.0;;;1.0;;7176.0;6.95;;0.0;;; 139 | ;A+(rus);;;1.0;Банк «Санкт-Петербург»;1.0;367.0;«Престиж online»;50000.0;;1.0;;;7015.0;6.8;;0.0;;;A++ 140 | ;;;;1.0;Уралсиб;1.0;367.0;«Бизнес - класс»;100000.0;;1.0;;;7015.0;6.8;;0.0;;AA-; 141 | ;A+(rus);Aa3.ru;;;НОМОС-Банк;;365.0;«Номос - мультивалютный»;10000.0;;1.0;;;6750.0;6.75;1.0;1.0;AAA;AA; 142 | ;AA+(rus);Aaa.ru;ruAAA;;Газпромбанк;;367.0;«Газпромбанк — Срочный Плюс»;1000.0;;1.0;;;6737.0;6.7;;0.0;;AAA;A++ 143 | ;AA+(rus);Aaa.ru;ruAAA;;Газпромбанк;;367.0;«Газпромбанк - Прогрессивный»;15000.0;;1.0;;;6737.0;6.7;1.0;0.0;;AAA;A++ 144 | ;;A2.ru;ruA;1.0;Петрокоммерц;;360.0;«Оптимум Плюс (с расходом средств 50%)»;30000.0;;1.0;;;6608.0;6.7;;0.0;;AA-;A+ 145 | ;;;ruAAA;;Банк Москвы;1.0;366.0;«Максимальный доход»;1000.0;;;1.0;;6823.0;6.6;;0.0;;AA+; 146 | ;AAA(rus);;;;ЮниКредит Банк;1.0;368.0;«Классический»;10000.0;;;1.0;;6861.0;6.6;;0.0;;; 147 | ;A(rus);A1.ru;;1.0;РосЕвроБанк;1.0;367.0;«Свободный»;50000.0;;;1.0;;6842.0;6.6;;0.0;AA-;; 148 | ;AA-(rus);Aa2.ru;;1.0;ОТП Банк;1.0;366.0;«Гибкий подход»;100000.0;;;1.0;;6823.0;6.6;;0.0;;; 149 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Росбанк;;365.0;«Мультивалютный»;30000.0;;1.0;;;6500.0;6.5;1.0;0.0;;AAA; 150 | ;;;ruAA;1.0;Промсвязьбанк;1.0;367.0;«Мои возможности (онлайн)»;50000.0;;;1.0;;6735.0;6.5;;0.0;AA+;AA-; 151 | ;;;ruAA-;1.0;Россия;;367.0;«Универсальный стандарт (в конце срока)»;100000.0;;1.0;;;6536.0;6.5;;0.0;;;A++ 152 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;1.0;Росбанк;1.0;366.0;«Эталон Юниор +»;1000.0;;;1.0;;6663.0;6.45;;1.0;;AAA; 153 | ;A+(rus);;;1.0;Банк «Санкт-Петербург»;1.0;367.0;«Престиж»;50000.0;;;;1.0;6645.0;6.45;;0.0;;;A++ 154 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Сбербанк России;1.0;365.0;«Подари жизнь»;10000.0;;;;1.0;6555.0;6.4;;1.0;;; 155 | ;AA+(rus);;ruAA+;;Альфа-Банк;1.0;365.0;«Премьер»;10000.0;;1.0;;;6591.0;6.4;1.0;0.0;AAA;AAA; 156 | ;AAA(rus);;;;ЮниКредит Банк;1.0;368.0;«Накопительный»;10000.0;;;1.0;;6647.0;6.4;1.0;0.0;;; 157 | ;A+(rus);;;;Банк «Санкт-Петербург»;1.0;367.0;«Тринадцатая зарплата»;3000.0;;;1.0;;6522.0;6.3;1.0;1.0;;;A++ 158 | ;;Aaa.ru;;;ВТБ 24;;181.0;«Доходный — Телебанк»;10000.0;;1.0;;;6300.0;6.3;;1.0;;AAA; 159 | ;AAA(rus);;;;Нордеа Банк;;365.0;«Накопительный»;3000.0;;1.0;;;6200.0;6.2;1.0;0.0;;; 160 | ;AAA(rus);;;1.0;ЮниКредит Банк;1.0;368.0;«Универсальный»;10000.0;;;1.0;;6433.0;6.2;;0.0;;; 161 | ;;;ruAA;1.0;Промсвязьбанк;1.0;367.0;«Мои возможности»;50000.0;;;1.0;;6415.0;6.2;;0.0;AA+;AA-; 162 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Сбербанк России;1.0;365.0;«Сохраняй Онлайн»;100000.0;;;1.0;;6326.0;6.15;;1.0;;; 163 | ;AAA(rus);Aaa.ru;ruAAA;;Райффайзенбанк;1.0;365.0;«Р-Коннект деньги в рост!»;5000.0;;1.0;;;6273.0;6.1;1.0;1.0;;; 164 | ;;Aaa.ru;;;ВТБ 24;1.0;395.0;«Целевой — Телебанк»;10000.0;;;1.0;;6806.0;6.1;1.0;1.0;;AAA; 165 | ;;;ruAA-;1.0;Россия;;367.0;«Универсальный стандарт (ежемесячно)»;100000.0;;;1.0;;6133.0;6.1;;0.0;;;A++ 166 | ;;A2.ru;ruA;;Петрокоммерц;;360.0;«Правильный курс»;30000.0;;1.0;;;5967.0;6.05;;0.0;;AA-;A+ 167 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;1.0;Росбанк;;365.0;«Оптимальный»;50000.0;;;1.0;;6050.0;6.05;;0.0;;AAA; 168 | ;AA+(rus);Aaa.ru;ruAAA;;Газпромбанк;;367.0;«Газпромбанк — Индивидуальный план»;3000.0;;1.0;;;6033.0;6.0;1.0;0.0;;AAA;A++ 169 | ;A-(rus);;;;МТС-Банк;;366.0;«Мультивалютный»;30000.0;;1.0;;;6016.0;6.0;1.0;0.0;;AA-; 170 | ;;Aa3.ru;ruAA-;;Возрождение;;365.0;«Мультивалютный»;50000.0;;1.0;;;5900.0;5.9;1.0;0.0;;AA; 171 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Сбербанк России;1.0;365.0;«Сохраняй»;100000.0;;;1.0;;6062.0;5.9;;0.0;;; 172 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Сбербанк России;1.0;365.0;«Пополняй Онлайн»;100000.0;;;1.0;;6009.0;5.85;1.0;1.0;;; 173 | ;;;ruAAA;1.0;Банк Москвы;1.0;366.0;«Максимальный рост»;1000.0;;;1.0;;5868.0;5.7;;0.0;;AA+; 174 | ;AAA(rus);;;1.0;Нордеа Банк;1.0;365.0;«Универсальный»;30000.0;;;;1.0;5823.0;5.7;;0.0;;; 175 | ;;Aaa.ru;;1.0;ВТБ 24;1.0;395.0;«Комфортный — Телебанк»;50000.0;;;1.0;;6347.0;5.7;;1.0;;AAA; 176 | ;AA+(rus);;ruAA+;;Альфа-Банк;1.0;365.0;«Мультивалютный»;100000.0;;1.0;;;5851.0;5.7;1.0;0.0;AAA;AAA; 177 | ;AA+(rus);Aaa.ru;ruAAA;1.0;Газпромбанк;;367.0;«Газпромбанк — Оптимальный»;20000.0;;1.0;;;5681.0;5.65;;0.0;;AAA;A++ 178 | ;AA+(rus);;ruAA+;1.0;Альфа-Банк;1.0;365.0;«Потенциал»;10000.0;;1.0;;;5746.0;5.6;;0.0;AAA;AAA; 179 | ;AAA(rus);Aaa.ru;ruAAA;;Райффайзенбанк;1.0;366.0;«Личный выбор»;15000.0;;;1.0;;5762.0;5.6;1.0;0.0;;; 180 | ;AAA(rus);Aaa.ru;ruAAA;;Райффайзенбанк;;366.0;«Мультивалютный»;50000.0;;1.0;;;5615.0;5.6;1.0;0.0;;; 181 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Сбербанк России;1.0;365.0;«Пополняй»;100000.0;;;1.0;;5746.0;5.6;1.0;0.0;;; 182 | ;AAA(rus);Aaa.ru;ruAAA;1.0;Райффайзенбанк;;366.0;«Свобода действий»;100000.0;;1.0;;;5615.0;5.6;;0.0;;; 183 | ;AA+(rus);Aaa.ru;ruAAA;;Газпромбанк;1.0;367.0;«Газпромбанк — Рантье Плюс»;10000.0;;;1.0;;5726.0;5.55;;0.0;;AAA;A++ 184 | ;A+(rus);;;1.0;Зенит;1.0;366.0;«Юбилейный»;30000.0;;;1.0;;5657.0;5.5;;0.0;;AA-; 185 | ;AAA(rus);;;1.0;Нордеа Банк;1.0;365.0;«Универсальный +»;30000.0;;;;1.0;5562.0;5.45;;0.0;;; 186 | ;AA+(rus);Aaa.ru;ruAAA;;Газпромбанк;;366.0;«Газпромбанк — Жилищный»;30000.0;;1.0;;;5415.0;5.4;1.0;0.0;;AAA;A++ 187 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;;Сбербанк России;1.0;365.0;«Мультивалютный»;100000.0;;;;1.0;5510.0;5.4;1.0;0.0;;; 188 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;1.0;Сбербанк России;1.0;365.0;«Управляй Онлайн»;100000.0;;;1.0;;5378.0;5.25;;1.0;;; 189 | ;;A2.ru;ruA;1.0;Петрокоммерц;;360.0;«Оптимум»;30000.0;;1.0;;;4932.0;5.0;;0.0;;AA-;A+ 190 | ;AAA(rus);Aaa.ru;;1.0;Сбербанк России;1.0;365.0;«Управляй»;100000.0;;;1.0;;5116.0;5.0;;0.0;;; 191 | ;;;ruAAA;1.0;Банк Москвы;1.0;366.0;«Максимальный комфорт»;1000.0;;;1.0;;4973.0;4.85;;0.0;;AA+; 192 | ;AA-(rus);A1.ru;ruAA-;;Московский Кредитный Банк;1.0;1.0;«На всякий случай»;1.0;;1.0;;;4594.0;4.5;1.0;0.0;;AA+;A++ 193 | ;AAA(rus);;;;Ситибанк;;360.0;«Срочный»;15000.0;;1.0;;;4438.0;4.5;;0.0;;; 194 | ;;Aaa.ru;;;ВТБ 24;1.0;181.0;«Специальный»;15000.0;;1.0;;;4282.0;4.2;1.0;1.0;;AAA; 195 | ;;Aaa.ru;;;ВТБ 24;1.0;181.0;«Свобода выбора»;15000.0;;1.0;;;4074.0;4.0;1.0;0.0;;AAA; 196 | ;AAA(rus);Aaa.ru;ruAAA;1.0;Райффайзенбанк;;366.0;«Универсальный»;15000.0;;1.0;;;4011.0;4.0;;0.0;;; 197 | ;;Aaa.ru;;1.0;ВТБ 24;1.0;395.0;«Активный»;15000.0;;;1.0;;4079.0;3.7;;0.0;;AAA; 198 | -------------------------------------------------------------------------------- /DataSets/tovar_moving.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | date;qty 2 | 01.09.2009;179667 3 | 02.09.2009;177670 4 | 03.09.2009;152112 5 | 04.09.2009;142938 6 | 05.09.2009;130741 7 | 06.09.2009;195866 8 | 07.09.2009;162560 9 | 08.09.2009;175382 10 | 09.09.2009;139323 11 | 10.09.2009;195388 12 | 11.09.2009;113806 13 | 12.09.2009;80009 14 | 13.09.2009;162270 15 | 14.09.2009;131001 16 | 15.09.2009;167366 17 | 16.09.2009;133252 18 | 17.09.2009;163392 19 | 18.09.2009;131881 20 | 19.09.2009;95233 21 | 20.09.2009;134325 22 | 21.09.2009;136637 23 | 22.09.2009;142415 24 | 23.09.2009;115107 25 | 24.09.2009;100087 26 | 25.09.2009;97076 27 | 26.09.2009;93977 28 | 27.09.2009;132807 29 | 28.09.2009;81813 30 | 29.09.2009;133216 31 | 30.09.2009;82787 32 | 01.10.2009;137265 33 | 02.10.2009;95467 34 | 03.10.2009;61521 35 | 04.10.2009;83576 36 | 05.10.2009;87239 37 | 06.10.2009;104735 38 | 07.10.2009;106690 39 | 08.10.2009;147322 40 | 09.10.2009;79056 41 | 10.10.2009;68071 42 | 11.10.2009;85294 43 | 12.10.2009;116639 44 | 13.10.2009;158384 45 | 14.10.2009;104573 46 | 15.10.2009;139175 47 | 16.10.2009;96893 48 | 17.10.2009;58306 49 | 18.10.2009;131872 50 | 19.10.2009;88409 51 | 20.10.2009;100495 52 | 21.10.2009;91384 53 | 22.10.2009;104801 54 | 23.10.2009;63994 55 | 24.10.2009;64599 56 | 25.10.2009;94448 57 | 26.10.2009;82291 58 | 27.10.2009;112596 59 | 28.10.2009;110199 60 | 29.10.2009;79084 61 | 30.10.2009;62060 62 | 31.10.2009;58374 63 | 01.11.2009;89741 64 | 02.11.2009;62857 65 | 03.11.2009;108959 66 | 04.11.2009;86681 67 | 05.11.2009;121397 68 | 06.11.2009;77167 69 | 07.11.2009;100554 70 | 08.11.2009;156914 71 | 09.11.2009;100380 72 | 10.11.2009;127164 73 | 11.11.2009;140952 74 | 12.11.2009;150750 75 | 13.11.2009;117565 76 | 14.11.2009;120945 77 | 15.11.2009;88307 78 | 16.11.2009;37 79 | 17.11.2009;98 80 | 18.11.2009;1444 81 | 19.11.2009;4222 82 | 20.11.2009;92 83 | 21.11.2009;20 84 | 22.11.2009;197 85 | 23.11.2009;26432 86 | 24.11.2009;167576 87 | 25.11.2009;157969 88 | 26.11.2009;124145 89 | 27.11.2009;60264 90 | 28.11.2009;42890 91 | 29.11.2009;44633 92 | 30.11.2009;73172 93 | 01.12.2009;95066 94 | 02.12.2009;104300 95 | 03.12.2009;72698 96 | 04.12.2009;77680 97 | 05.12.2009;52000 98 | 06.12.2009;64916 99 | 07.12.2009;36613 100 | 08.12.2009;66506 101 | 09.12.2009;66917 102 | 10.12.2009;61468 103 | 11.12.2009;32350 104 | 12.12.2009;30635 105 | 13.12.2009;64312 106 | 14.12.2009;57815 107 | 15.12.2009;83972 108 | 16.12.2009;77074 109 | 17.12.2009;105074 110 | 18.12.2009;87811 111 | 19.12.2009;80850 112 | 20.12.2009;116053 113 | 21.12.2009;106561 114 | 22.12.2009;165873 115 | 23.12.2009;96867 116 | 24.12.2009;107469 117 | 25.12.2009;72314 118 | 26.12.2009;66586 119 | 27.12.2009;125199 120 | 28.12.2009;91544 121 | 29.12.2009;76995 122 | 30.12.2009;97289 123 | 31.12.2009;41442 124 | 01.01.2010;0 125 | 02.01.2010;0 126 | 03.01.2010;39513 127 | 04.01.2010;93550 128 | 05.01.2010;175855 129 | 06.01.2010;100213 130 | 07.01.2010;52789 131 | 08.01.2010;39125 132 | 09.01.2010;70882 133 | 10.01.2010;99995 134 | 11.01.2010;100294 135 | 12.01.2010;78594 136 | 13.01.2010;31503 137 | 14.01.2010;64126 138 | 15.01.2010;72933 139 | 16.01.2010;66519 140 | 17.01.2010;103456 141 | 18.01.2010;116631 142 | 19.01.2010;113619 143 | 20.01.2010;61065 144 | 21.01.2010;90820 145 | 22.01.2010;118734 146 | 23.01.2010;94585 147 | 24.01.2010;194196 148 | 25.01.2010;169815 149 | 26.01.2010;150454 150 | 27.01.2010;92710 151 | 28.01.2010;142134 152 | 29.01.2010;98368 153 | 30.01.2010;106155 154 | 31.01.2010;180401 155 | 01.02.2010;193196 156 | 02.02.2010;182635 157 | 03.02.2010;82393 158 | 04.02.2010;151824 159 | 05.02.2010;108371 160 | 06.02.2010;109786 161 | 07.02.2010;174740 162 | 08.02.2010;80359 163 | 09.02.2010;109915 164 | 10.02.2010;110318 165 | 11.02.2010;151211 166 | 12.02.2010;120556 167 | 13.02.2010;88851 168 | 14.02.2010;165293 169 | 15.02.2010;124298 170 | 16.02.2010;192600 171 | 17.02.2010;135040 172 | 18.02.2010;103287 173 | 19.02.2010;130989 174 | 20.02.2010;103532 175 | 21.02.2010;228436 176 | 22.02.2010;175360 177 | 23.02.2010;235217 178 | 24.02.2010;126039 179 | 25.02.2010;132742 180 | 26.02.2010;119674 181 | 27.02.2010;129653 182 | 28.02.2010;239198 183 | 01.03.2010;156390 184 | 02.03.2010;238275 185 | 03.03.2010;186647 186 | 04.03.2010;177120 187 | 05.03.2010;152024 188 | 06.03.2010;116854 189 | 07.03.2010;237142 190 | 08.03.2010;116696 191 | 09.03.2010;173871 192 | 10.03.2010;88805 193 | 11.03.2010;149443 194 | 12.03.2010;190786 195 | 13.03.2010;115776 196 | 14.03.2010;183563 197 | 15.03.2010;128124 198 | 16.03.2010;177020 199 | 17.03.2010;132537 200 | 18.03.2010;124130 201 | 19.03.2010;100258 202 | 20.03.2010;48162 203 | 21.03.2010;111440 204 | 22.03.2010;82615 205 | 23.03.2010;118183 206 | 24.03.2010;136374 207 | 25.03.2010;110774 208 | 26.03.2010;69515 209 | 27.03.2010;81878 210 | 28.03.2010;117204 211 | 29.03.2010;83358 212 | 30.03.2010;131427 213 | 31.03.2010;88386 214 | 01.04.2010;202925 215 | 02.04.2010;107198 216 | 03.04.2010;95813 217 | 04.04.2010;170481 218 | 05.04.2010;149210 219 | 06.04.2010;204973 220 | 07.04.2010;188797 221 | 08.04.2010;175641 222 | 09.04.2010;171181 223 | 10.04.2010;80440 224 | 11.04.2010;170007 225 | 12.04.2010;119834 226 | 13.04.2010;191878 227 | 14.04.2010;176504 228 | 15.04.2010;216913 229 | 16.04.2010;168632 230 | 17.04.2010;165077 231 | 18.04.2010;196888 232 | 19.04.2010;164419 233 | 20.04.2010;223167 234 | 21.04.2010;181922 235 | 22.04.2010;166170 236 | 23.04.2010;162567 237 | 24.04.2010;113170 238 | 25.04.2010;230670 239 | 26.04.2010;159878 240 | 27.04.2010;176930 241 | 28.04.2010;183792 242 | 29.04.2010;149544 243 | 30.04.2010;107551 244 | 01.05.2010;129540 245 | 02.05.2010;144251 246 | 03.05.2010;100835 247 | 04.05.2010;164039 248 | 05.05.2010;112846 249 | 06.05.2010;103483 250 | 07.05.2010;100361 251 | 08.05.2010;91355 252 | 09.05.2010;143160 253 | 10.05.2010;84221 254 | 11.05.2010;165976 255 | 12.05.2010;112609 256 | 13.05.2010;128448 257 | 14.05.2010;102104 258 | 15.05.2010;106760 259 | 16.05.2010;164297 260 | 17.05.2010;146571 261 | 18.05.2010;141188 262 | 19.05.2010;173599 263 | 20.05.2010;145302 264 | 21.05.2010;104323 265 | 22.05.2010;70382 266 | 23.05.2010;174720 267 | 24.05.2010;84559 268 | 25.05.2010;153936 269 | 26.05.2010;133550 270 | 27.05.2010;130763 271 | 28.05.2010;69463 272 | 29.05.2010;85651 273 | 30.05.2010;125904 274 | 31.05.2010;72258 275 | 01.06.2010;175157 276 | 02.06.2010;130896 277 | 03.06.2010;116153 278 | 04.06.2010;69280 279 | 05.06.2010;66306 280 | 06.06.2010;144009 281 | 07.06.2010;79385 282 | 08.06.2010;121759 283 | 09.06.2010;90425 284 | 10.06.2010;109286 285 | 11.06.2010;63124 286 | 12.06.2010;86659 287 | 13.06.2010;145850 288 | 14.06.2010;68222 289 | 15.06.2010;149090 290 | 16.06.2010;113108 291 | 17.06.2010;69110 292 | 18.06.2010;77712 293 | 19.06.2010;92581 294 | 20.06.2010;172905 295 | 21.06.2010;96643 296 | 22.06.2010;197113 297 | 23.06.2010;194201 298 | 24.06.2010;107376 299 | 25.06.2010;56209 300 | 26.06.2010;96056 301 | 27.06.2010;120054 302 | 28.06.2010;117734 303 | 29.06.2010;147341 304 | 30.06.2010;152646 305 | 01.07.2010;92608 306 | 02.07.2010;104426 307 | 03.07.2010;115798 308 | 04.07.2010;163873 309 | 05.07.2010;145529 310 | 06.07.2010;174170 311 | 07.07.2010;126263 312 | 08.07.2010;114195 313 | 09.07.2010;75806 314 | 10.07.2010;116305 315 | 11.07.2010;147070 316 | 12.07.2010;131674 317 | 13.07.2010;193033 318 | 14.07.2010;135478 319 | 15.07.2010;63942 320 | 16.07.2010;118946 321 | 17.07.2010;100884 322 | 18.07.2010;192799 323 | 19.07.2010;139471 324 | 20.07.2010;210880 325 | 21.07.2010;132313 326 | 22.07.2010;68711 327 | 23.07.2010;75304 328 | 24.07.2010;97260 329 | 25.07.2010;176847 330 | 26.07.2010;180406 331 | 27.07.2010;228724 332 | 28.07.2010;233816 333 | 29.07.2010;218654 334 | 30.07.2010;131427 335 | 31.07.2010;134527 336 | 01.08.2010;207602 337 | 02.08.2010;165942 338 | 03.08.2010;253248 339 | 04.08.2010;203024 340 | 05.08.2010;156925 341 | 06.08.2010;147623 342 | 07.08.2010;175110 343 | 08.08.2010;242540 344 | 09.08.2010;209632 345 | 10.08.2010;255780 346 | 11.08.2010;268370 347 | 12.08.2010;144138 348 | 13.08.2010;166045 349 | 14.08.2010;112118 350 | 15.08.2010;264828 351 | 16.08.2010;194395 352 | 17.08.2010;229677 353 | 18.08.2010;286647 354 | 19.08.2010;212379 355 | 20.08.2010;184925 356 | 21.08.2010;159161 357 | 22.08.2010;260607 358 | 23.08.2010;229522 359 | 24.08.2010;288048 360 | 25.08.2010;255945 361 | 26.08.2010;302472 362 | 27.08.2010;257360 363 | 28.08.2010;117736 364 | 29.08.2010;226762 365 | 30.08.2010;254829 366 | 31.08.2010;283062 367 | 01.09.2010;261481 368 | 02.09.2010;337883 369 | 03.09.2010;291151 370 | 04.09.2010;223949 371 | 05.09.2010;237374 372 | 06.09.2010;256360 373 | 07.09.2010;244808 374 | 08.09.2010;237956 375 | 09.09.2010;317912 376 | 10.09.2010;183998 377 | 11.09.2010;242268 378 | 12.09.2010;180789 379 | 13.09.2010;193662 380 | 14.09.2010;234948 381 | 15.09.2010;218607 382 | 16.09.2010;236750 383 | 17.09.2010;240151 384 | 18.09.2010;209098 385 | 19.09.2010;200023 386 | 20.09.2010;210500 387 | 21.09.2010;227728 388 | 22.09.2010;280167 389 | 23.09.2010;254672 390 | 24.09.2010;179953 391 | 25.09.2010;178495 392 | 26.09.2010;147484 393 | 27.09.2010;188627 394 | 28.09.2010;177630 395 | 29.09.2010;211084 396 | 30.09.2010;220829 397 | 01.10.2010;115486 398 | 02.10.2010;211617 399 | 03.10.2010;192989 400 | 04.10.2010;222244 401 | 05.10.2010;248366 402 | 06.10.2010;225865 403 | 07.10.2010;219369 404 | 08.10.2010;177686 405 | 09.10.2010;170101 406 | 10.10.2010;223860 407 | 11.10.2010;209613 408 | 12.10.2010;182531 409 | 13.10.2010;236803 410 | 14.10.2010;211403 411 | 15.10.2010;118337 412 | 16.10.2010;214954 413 | 17.10.2010;163626 414 | 18.10.2010;257482 415 | 19.10.2010;237668 416 | 20.10.2010;232925 417 | 21.10.2010;210729 418 | 22.10.2010;153006 419 | 23.10.2010;191972 420 | 24.10.2010;151764 421 | 25.10.2010;204304 422 | 26.10.2010;155770 423 | 27.10.2010;200196 424 | 28.10.2010;205438 425 | 29.10.2010;121890 426 | 30.10.2010;194629 427 | 31.10.2010;179617 428 | 01.11.2010;157222 429 | 02.11.2010;183127 430 | 03.11.2010;199282 431 | 04.11.2010;133505 432 | 05.11.2010;88116 433 | 06.11.2010;116589 434 | 07.11.2010;120048 435 | 08.11.2010;128951 436 | 09.11.2010;119445 437 | 10.11.2010;192432 438 | 11.11.2010;121609 439 | 12.11.2010;65214 440 | 13.11.2010;100558 441 | 14.11.2010;136754 442 | 15.11.2010;108307 443 | 16.11.2010;5936 444 | 17.11.2010;432 445 | 18.11.2010;1183 446 | 19.11.2010;565 447 | 20.11.2010;1043 448 | 21.11.2010;490 449 | 22.11.2010;36566 450 | 23.11.2010;236127 451 | 24.11.2010;168658 452 | 25.11.2010;233196 453 | 26.11.2010;127409 454 | 27.11.2010;113874 455 | 28.11.2010;123925 456 | 29.11.2010;143211 457 | 30.11.2010;89287 458 | 01.12.2010;132541 459 | 02.12.2010;163844 460 | 03.12.2010;118225 461 | 04.12.2010;64366 462 | 05.12.2010;143682 463 | 06.12.2010;245036 464 | 07.12.2010;181188 465 | 08.12.2010;232893 466 | 09.12.2010;261150 467 | 10.12.2010;173086 468 | 11.12.2010;244916 469 | 12.12.2010;127034 470 | 13.12.2010;165612 471 | 14.12.2010;173052 472 | 15.12.2010;171731 473 | 16.12.2010;180757 474 | 17.12.2010;154992 475 | 18.12.2010;142639 476 | 19.12.2010;107842 477 | 20.12.2010;193239 478 | 21.12.2010;158338 479 | 22.12.2010;275377 480 | 23.12.2010;214225 481 | 24.12.2010;168212 482 | 25.12.2010;187737 483 | 26.12.2010;169128 484 | 27.12.2010;212016 485 | 28.12.2010;139642 486 | 29.12.2010;197007 487 | 30.12.2010;136511 488 | 31.12.2010;62538 489 | 01.01.2011;0 490 | 02.01.2011;44339 491 | 03.01.2011;149236 492 | 04.01.2011;250226 493 | 05.01.2011;281161 494 | 06.01.2011;199509 495 | 07.01.2011;108652 496 | 08.01.2011;245366 497 | 09.01.2011;225655 498 | 10.01.2011;169437 499 | 11.01.2011;158408 500 | 12.01.2011;228883 501 | 13.01.2011;138478 502 | 14.01.2011;203734 503 | 15.01.2011;197130 504 | 16.01.2011;262043 505 | 17.01.2011;241828 506 | 18.01.2011;207952 507 | 19.01.2011;255131 508 | 20.01.2011;124346 509 | 21.01.2011;204370 510 | 22.01.2011;181938 511 | 23.01.2011;190257 512 | 24.01.2011;261806 513 | 25.01.2011;234411 514 | 26.01.2011;556857 515 | 27.01.2011;233014 516 | 28.01.2011;260629 517 | 29.01.2011;217656 518 | 30.01.2011;221962 519 | 31.01.2011;255775 520 | 01.02.2011;221155 521 | 02.02.2011;256444 522 | 03.02.2011;204327 523 | 04.02.2011;169836 524 | 05.02.2011;227444 525 | 06.02.2011;217120 526 | 07.02.2011;212801 527 | 08.02.2011;288307 528 | 09.02.2011;293841 529 | 10.02.2011;370030 530 | 11.02.2011;316810 531 | 12.02.2011;228839 532 | 13.02.2011;238147 533 | 14.02.2011;237943 534 | 15.02.2011;215047 535 | 16.02.2011;282085 536 | 17.02.2011;330671 537 | 18.02.2011;337769 538 | 19.02.2011;247722 539 | 20.02.2011;308223 540 | 21.02.2011;276454 541 | 22.02.2011;329965 542 | 23.02.2011;238189 543 | 24.02.2011;301137 544 | 25.02.2011;241433 545 | 26.02.2011;269901 546 | 27.02.2011;291689 547 | 28.02.2011;357965 548 | 01.03.2011;294154 549 | 02.03.2011;336694 550 | 03.03.2011;336274 551 | 04.03.2011;284709 552 | 05.03.2011;286923 553 | 06.03.2011;317123 554 | 07.03.2011;253129 555 | 08.03.2011;209141 556 | 09.03.2011;304173 557 | 10.03.2011;331680 558 | 11.03.2011;230823 559 | 12.03.2011;245814 560 | 13.03.2011;321596 561 | 14.03.2011;329498 562 | 15.03.2011;295868 563 | 16.03.2011;334893 564 | 17.03.2011;306887 565 | 18.03.2011;300895 566 | 19.03.2011;286602 567 | 20.03.2011;254392 568 | 21.03.2011;339659 569 | 22.03.2011;241275 570 | 23.03.2011;370631 571 | 24.03.2011;310672 572 | 25.03.2011;236710 573 | 26.03.2011;234379 574 | 27.03.2011;211965 575 | 28.03.2011;242657 576 | 29.03.2011;198529 577 | 30.03.2011;249275 578 | 31.03.2011;205003 579 | 01.04.2011;118552 580 | 02.04.2011;181383 581 | 03.04.2011;214245 582 | 04.04.2011;220253 583 | 05.04.2011;224081 584 | 06.04.2011;274313 585 | 07.04.2011;294558 586 | 08.04.2011;225568 587 | 09.04.2011;259518 588 | 10.04.2011;264470 589 | 11.04.2011;225383 590 | 12.04.2011;223375 591 | 13.04.2011;289118 592 | 14.04.2011;266271 593 | 15.04.2011;158138 594 | 16.04.2011;259954 595 | 17.04.2011;222878 596 | 18.04.2011;237092 597 | 19.04.2011;317238 598 | 20.04.2011;261317 599 | 21.04.2011;295585 600 | 22.04.2011;254903 601 | 23.04.2011;230876 602 | 24.04.2011;226611 603 | 25.04.2011;235963 604 | 26.04.2011;250053 605 | 27.04.2011;280967 606 | 28.04.2011;287942 607 | 29.04.2011;256812 608 | 30.04.2011;206886 609 | 01.05.2011;237517 610 | 02.05.2011;257265 611 | 03.05.2011;240301 612 | 04.05.2011;317416 613 | 05.05.2011;260003 614 | 06.05.2011;278310 615 | 07.05.2011;259789 616 | 08.05.2011;261815 617 | 09.05.2011;200290 618 | 10.05.2011;304185 619 | 11.05.2011;280579 620 | 12.05.2011;285116 621 | 13.05.2011;170592 622 | 14.05.2011;204793 623 | 15.05.2011;248630 624 | 16.05.2011;226114 625 | 17.05.2011;258776 626 | 18.05.2011;202429 627 | 19.05.2011;257752 628 | 20.05.2011;160374 629 | 21.05.2011;187671 630 | 22.05.2011;224096 631 | 23.05.2011;199169 632 | 24.05.2011;225313 633 | 25.05.2011;181559 634 | 26.05.2011;249057 635 | 27.05.2011;138344 636 | 28.05.2011;252508 637 | 29.05.2011;239603 638 | 30.05.2011;211726 639 | 31.05.2011;216765 640 | 01.06.2011;203846 641 | 02.06.2011;225419 642 | 03.06.2011;190306 643 | 04.06.2011;211704 644 | 05.06.2011;209364 645 | 06.06.2011;200732 646 | 07.06.2011;203444 647 | 08.06.2011;214788 648 | 09.06.2011;278071 649 | 10.06.2011;136522 650 | 11.06.2011;175597 651 | 12.06.2011;210506 652 | 13.06.2011;138697 653 | 14.06.2011;244418 654 | 15.06.2011;184753 655 | 16.06.2011;164686 656 | 17.06.2011;218550 657 | 18.06.2011;203014 658 | 19.06.2011;201347 659 | 20.06.2011;244715 660 | 21.06.2011;207703 661 | 22.06.2011;206019 662 | 23.06.2011;263797 663 | 24.06.2011;135002 664 | 25.06.2011;145257 665 | 26.06.2011;159115 666 | 27.06.2011;142140 667 | 28.06.2011;193869 668 | 29.06.2011;246721 669 | 30.06.2011;215747 670 | 01.07.2011;281674 671 | 02.07.2011;213528 672 | 03.07.2011;226771 673 | 04.07.2011;336364 674 | 05.07.2011;342735 675 | 06.07.2011;346141 676 | 07.07.2011;338397 677 | 08.07.2011;288042 678 | 09.07.2011;253461 679 | 10.07.2011;330334 680 | 11.07.2011;254303 681 | 12.07.2011;384038 682 | 13.07.2011;261140 683 | 14.07.2011;300717 684 | 15.07.2011;366269 685 | 16.07.2011;351517 686 | 17.07.2011;248484 687 | 18.07.2011;325564 688 | 19.07.2011;309158 689 | 20.07.2011;304905 690 | 21.07.2011;295591 691 | 22.07.2011;337791 692 | 23.07.2011;223144 693 | 24.07.2011;240981 694 | 25.07.2011;290090 695 | 26.07.2011;331814 696 | 27.07.2011;474950 697 | 28.07.2011;292379 698 | 29.07.2011;265931 699 | 30.07.2011;230988 700 | 31.07.2011;312948 701 | 01.08.2011;231262 702 | 02.08.2011;254858 703 | 03.08.2011;321414 704 | 04.08.2011;296139 705 | 05.08.2011;204853 706 | 06.08.2011;202622 707 | 07.08.2011;225219 708 | 08.08.2011;272599 709 | 09.08.2011;304875 710 | 10.08.2011;249872 711 | 11.08.2011;312707 712 | 12.08.2011;199062 713 | 13.08.2011;280189 714 | 14.08.2011;248375 715 | 15.08.2011;358789 716 | 16.08.2011;472920 717 | 17.08.2011;333077 718 | 18.08.2011;419465 719 | 19.08.2011;378034 720 | 20.08.2011;272357 721 | 21.08.2011;283293 722 | 22.08.2011;285915 723 | 23.08.2011;353667 724 | 24.08.2011;309447 725 | 25.08.2011;332564 726 | 26.08.2011;309969 727 | 27.08.2011;289453 728 | 28.08.2011;240227 729 | 29.08.2011;322353 730 | 30.08.2011;278044 731 | 31.08.2011;260961 732 | 01.09.2011;266229 733 | 02.09.2011;301375 734 | 03.09.2011;247834 735 | 04.09.2011;213923 736 | 05.09.2011;283864 737 | 06.09.2011;250986 738 | 07.09.2011;340030 739 | 08.09.2011;282435 740 | 09.09.2011;333501 741 | 10.09.2011;298795 742 | 11.09.2011;273453 743 | 12.09.2011;245539 744 | 13.09.2011;272486 745 | 14.09.2011;328223 746 | 15.09.2011;323704 747 | 16.09.2011;311304 748 | 17.09.2011;304235 749 | 18.09.2011;257141 750 | 19.09.2011;327064 751 | 20.09.2011;307293 752 | 21.09.2011;335041 753 | 22.09.2011;265884 754 | 23.09.2011;350982 755 | 24.09.2011;249797 756 | 25.09.2011;263130 757 | 26.09.2011;302685 758 | 27.09.2011;248259 759 | 28.09.2011;341296 760 | 29.09.2011;336630 761 | 30.09.2011;332115 762 | 01.10.2011;228486 763 | 02.10.2011;266421 764 | 03.10.2011;259391 765 | 04.10.2011;318225 766 | 05.10.2011;253318 767 | 06.10.2011;300251 768 | 07.10.2011;306680 769 | 08.10.2011;247042 770 | 09.10.2011;297239 771 | 10.10.2011;298245 772 | 11.10.2011;257896 773 | 12.10.2011;234972 774 | 13.10.2011;299626 775 | 14.10.2011;228495 776 | 15.10.2011;167239 777 | 16.10.2011;228423 778 | 17.10.2011;242031 779 | 18.10.2011;244232 780 | 19.10.2011;272348 781 | 20.10.2011;277256 782 | 21.10.2011;238865 783 | 22.10.2011;288835 784 | 23.10.2011;241535 785 | 24.10.2011;225029 786 | 25.10.2011;242886 787 | 26.10.2011;241087 788 | 27.10.2011;295708 789 | 28.10.2011;202702 790 | 29.10.2011;189279 791 | 30.10.2011;174627 792 | 31.10.2011;186288 793 | 01.11.2011;252951 794 | 02.11.2011;197143 795 | 03.11.2011;228429 796 | 04.11.2011;63594 797 | 05.11.2011;157398 798 | 06.11.2011;204553 799 | 07.11.2011;173184 800 | 08.11.2011;189711 801 | 09.11.2011;226526 802 | 10.11.2011;216238 803 | 11.11.2011;186838 804 | 12.11.2011;160543 805 | 13.11.2011;227928 806 | 14.11.2011;235547 807 | 15.11.2011;52989 808 | 16.11.2011;58330 809 | 17.11.2011;59431 810 | 18.11.2011;41475 811 | 19.11.2011;19359 812 | 20.11.2011;54615 813 | 21.11.2011;221850 814 | 22.11.2011;267273 815 | 23.11.2011;233373 816 | 24.11.2011;192497 817 | 25.11.2011;239740 818 | 26.11.2011;309994 819 | 27.11.2011;357947 820 | 28.11.2011;316593 821 | 29.11.2011;362831 822 | 30.11.2011;285481 823 | 01.12.2011;357554 824 | 02.12.2011;311014 825 | 03.12.2011;230111 826 | 04.12.2011;327787 827 | 05.12.2011;419577 828 | 06.12.2011;216661 829 | 07.12.2011;530421 830 | 08.12.2011;442274 831 | 09.12.2011;404510 832 | 10.12.2011;316791 833 | 11.12.2011;312235 834 | 12.12.2011;300008 835 | 13.12.2011;381875 836 | 14.12.2011;353202 837 | 15.12.2011;476101 838 | 16.12.2011;222575 839 | 17.12.2011;176819 840 | 18.12.2011;265509 841 | 19.12.2011;327873 842 | 20.12.2011;285899 843 | 21.12.2011;316216 844 | 22.12.2011;312975 845 | 23.12.2011;268789 846 | 24.12.2011;211129 847 | 25.12.2011;222943 848 | 26.12.2011;374590 849 | 27.12.2011;383625 850 | 28.12.2011;351943 851 | 29.12.2011;194687 852 | 30.12.2011;118468 853 | 31.12.2011;10575 854 | 01.01.2012;0 855 | 02.01.2012;35508 856 | 03.01.2012;137083 857 | 04.01.2012;418577 858 | 05.01.2012;371802 859 | 06.01.2012;323474 860 | 07.01.2012;286947 861 | 08.01.2012;432602 862 | 09.01.2012;306608 863 | 10.01.2012;288699 864 | 11.01.2012;287812 865 | 12.01.2012;283616 866 | 13.01.2012;196278 867 | 14.01.2012;216611 868 | 15.01.2012;323022 869 | 16.01.2012;374033 870 | 17.01.2012;438136 871 | 18.01.2012;304743 872 | 19.01.2012;306106 873 | 20.01.2012;206694 874 | 21.01.2012;265784 875 | 22.01.2012;394871 876 | 23.01.2012;396334 877 | 24.01.2012;333297 878 | 25.01.2012;393098 879 | 26.01.2012;353945 880 | 27.01.2012;213455 881 | 28.01.2012;232289 882 | 29.01.2012;351524 883 | 30.01.2012;477664 884 | 31.01.2012;358491 885 | 01.02.2012;390163 886 | 02.02.2012;383924 887 | 03.02.2012;340434 888 | 04.02.2012;284990 889 | 05.02.2012;369513 890 | 06.02.2012;475347 891 | 07.02.2012;330817 892 | 08.02.2012;377179 893 | 09.02.2012;418755 894 | 10.02.2012;261105 895 | 11.02.2012;235198 896 | 12.02.2012;350998 897 | 13.02.2012;272184 898 | 14.02.2012;378679 899 | 15.02.2012;320730 900 | 16.02.2012;370514 901 | 17.02.2012;393586 902 | 18.02.2012;297864 903 | 19.02.2012;287918 904 | 20.02.2012;440820 905 | 21.02.2012;401175 906 | 22.02.2012;420441 907 | 23.02.2012;278192 908 | 24.02.2012;326431 909 | 25.02.2012;313258 910 | 26.02.2012;308794 911 | 27.02.2012;457732 912 | 28.02.2012;391312 913 | 29.02.2012;447869 914 | 01.03.2012;368104 915 | 02.03.2012;337572 916 | 03.03.2012;269830 917 | 04.03.2012;289228 918 | 05.03.2012;438463 919 | 06.03.2012;303476 920 | 07.03.2012;312359 921 | 08.03.2012;361061 922 | 09.03.2012;185655 923 | 10.03.2012;232352 924 | 11.03.2012;375896 925 | 12.03.2012;307408 926 | 13.03.2012;230252 927 | 14.03.2012;361286 928 | 15.03.2012;358726 929 | 16.03.2012;215981 930 | 17.03.2012;243332 931 | 18.03.2012;254908 932 | 19.03.2012;315344 933 | 20.03.2012;302898 934 | 21.03.2012;266382 935 | 22.03.2012;280206 936 | 23.03.2012;211506 937 | 24.03.2012;213346 938 | 25.03.2012;203415 939 | 26.03.2012;285115 940 | 27.03.2012;217648 941 | 28.03.2012;303666 942 | 29.03.2012;319104 943 | 30.03.2012;307243 944 | 31.03.2012;242426 945 | 01.04.2012;225557 946 | 02.04.2012;282949 947 | 03.04.2012;260271 948 | 04.04.2012;295621 949 | 05.04.2012;298234 950 | 06.04.2012;276602 951 | 07.04.2012;277276 952 | 08.04.2012;261990 953 | 09.04.2012;343937 954 | 10.04.2012;319263 955 | 11.04.2012;324142 956 | 12.04.2012;380155 957 | 13.04.2012;280225 958 | 14.04.2012;302395 959 | 15.04.2012;278975 960 | 16.04.2012;306716 961 | 17.04.2012;318404 962 | 18.04.2012;387852 963 | 19.04.2012;317756 964 | 20.04.2012;346025 965 | 21.04.2012;310085 966 | 22.04.2012;344618 967 | 23.04.2012;358541 968 | 24.04.2012;316278 969 | 25.04.2012;315691 970 | 26.04.2012;421333 971 | 27.04.2012;370218 972 | 28.04.2012;336578 973 | 29.04.2012;342818 974 | 30.04.2012;343553 975 | 01.05.2012;332442 976 | 02.05.2012;311082 977 | 03.05.2012;295934 978 | 04.05.2012;285594 979 | 05.05.2012;338759 980 | 06.05.2012;292399 981 | 07.05.2012;339299 982 | 08.05.2012;352260 983 | 09.05.2012;230213 984 | 10.05.2012;298833 985 | 11.05.2012;327931 986 | 12.05.2012;205086 987 | 13.05.2012;238481 988 | 14.05.2012;325769 989 | 15.05.2012;297292 990 | 16.05.2012;294646 991 | 17.05.2012;311812 992 | 18.05.2012;292704 993 | 19.05.2012;241114 994 | 20.05.2012;301340 995 | 21.05.2012;361181 996 | 22.05.2012;273244 997 | 23.05.2012;286429 998 | 24.05.2012;351446 999 | 25.05.2012;292379 1000 | 26.05.2012;303479 1001 | 27.05.2012;300293 1002 | 28.05.2012;329787 1003 | 29.05.2012;314255 1004 | 30.05.2012;240662 1005 | 31.05.2012;330506 1006 | 01.06.2012;406209 1007 | 02.06.2012;288222 1008 | 03.06.2012;288104 1009 | 04.06.2012;299241 1010 | 05.06.2012;243245 1011 | 06.06.2012;207574 1012 | 07.06.2012;181652 1013 | 08.06.2012;314775 1014 | 09.06.2012;216073 1015 | 10.06.2012;135611 1016 | 11.06.2012;177896 1017 | 12.06.2012;237546 1018 | 13.06.2012;326564 1019 | 14.06.2012;207417 1020 | 15.06.2012;174555 1021 | 16.06.2012;231661 1022 | 17.06.2012;204862 1023 | 18.06.2012;335298 1024 | 19.06.2012;398783 1025 | 20.06.2012;287363 1026 | 21.06.2012;261721 1027 | 22.06.2012;356320 1028 | 23.06.2012;265173 1029 | 24.06.2012;322503 1030 | 25.06.2012;402261 1031 | 26.06.2012;490172 1032 | 27.06.2012;327749 1033 | 28.06.2012;259505 1034 | 29.06.2012;295869 1035 | 30.06.2012;252154 1036 | 01.07.2012;257373 1037 | 02.07.2012;456316 1038 | 03.07.2012;369912 1039 | 04.07.2012;362074 1040 | 05.07.2012;320345 1041 | 06.07.2012;370741 1042 | 07.07.2012;315892 1043 | 08.07.2012;299385 1044 | 09.07.2012;306889 1045 | 10.07.2012;307851 1046 | 11.07.2012;288697 1047 | 12.07.2012;306747 1048 | 13.07.2012;338522 1049 | 14.07.2012;241219 1050 | 15.07.2012;221593 1051 | 16.07.2012;344073 1052 | 17.07.2012;306874 1053 | 18.07.2012;348333 1054 | 19.07.2012;313732 1055 | 20.07.2012;397343 1056 | 21.07.2012;238005 1057 | 22.07.2012;250442 1058 | 23.07.2012;352866 1059 | 24.07.2012;299138 1060 | 25.07.2012;417972 1061 | 26.07.2012;366312 1062 | 27.07.2012;337044 1063 | 28.07.2012;448016 1064 | 29.07.2012;300238 1065 | 30.07.2012;385510 1066 | 31.07.2012;395698 1067 | 01.08.2012;368713 1068 | 02.08.2012;342137 1069 | 03.08.2012;460680 1070 | 04.08.2012;299262 1071 | 05.08.2012;296895 1072 | 06.08.2012;452668 1073 | 07.08.2012;391158 1074 | 08.08.2012;358459 1075 | 09.08.2012;397008 1076 | 10.08.2012;381971 1077 | 11.08.2012;369605 1078 | 12.08.2012;362474 1079 | 13.08.2012;391415 1080 | 14.08.2012;364897 1081 | 15.08.2012;340976 1082 | 16.08.2012;318307 1083 | 17.08.2012;474759 1084 | 18.08.2012;336453 1085 | 19.08.2012;280186 1086 | 20.08.2012;356540 1087 | 21.08.2012;285916 1088 | 22.08.2012;328837 1089 | 23.08.2012;413916 1090 | 24.08.2012;433006 1091 | 25.08.2012;378822 1092 | 26.08.2012;390284 1093 | 27.08.2012;390749 1094 | 28.08.2012;455262 1095 | 29.08.2012;342034 1096 | 30.08.2012;242450 1097 | 31.08.2012;408912 1098 | 01.09.2012;378518 1099 | 02.09.2012;305409 1100 | 03.09.2012;384719 1101 | 04.09.2012;417010 1102 | 05.09.2012;418260 1103 | 06.09.2012;344760 1104 | 07.09.2012;429087 1105 | 08.09.2012;284265 1106 | 09.09.2012;282095 1107 | 10.09.2012;379636 1108 | 11.09.2012;341578 1109 | 12.09.2012;360727 1110 | 13.09.2012;371628 1111 | 14.09.2012;535698 1112 | 15.09.2012;305309 1113 | 16.09.2012;236369 1114 | 17.09.2012;385634 1115 | 18.09.2012;402358 1116 | 19.09.2012;379863 1117 | 20.09.2012;403447 1118 | 21.09.2012;378646 1119 | 22.09.2012;345859 1120 | 23.09.2012;345407 1121 | 24.09.2012;404148 1122 | 25.09.2012;412295 1123 | 26.09.2012;406874 1124 | 27.09.2012;293435 1125 | 28.09.2012;343285 1126 | 29.09.2012;283869 1127 | 30.09.2012;337026 1128 | 01.10.2012;332047 1129 | 02.10.2012;378122 1130 | 03.10.2012;394379 1131 | 04.10.2012;420914 1132 | 05.10.2012;407245 1133 | 06.10.2012;385179 1134 | 07.10.2012;404115 1135 | 08.10.2012;450297 1136 | 09.10.2012;470008 1137 | 10.10.2012;426472 1138 | 11.10.2012;320083 1139 | 12.10.2012;507243 1140 | 13.10.2012;356633 1141 | 14.10.2012;285725 1142 | 15.10.2012;340161 1143 | 16.10.2012;422107 1144 | 17.10.2012;320074 1145 | 18.10.2012;268389 1146 | 19.10.2012;420151 1147 | 20.10.2012;302903 1148 | 21.10.2012;388297 1149 | 22.10.2012;459026 1150 | 23.10.2012;368724 1151 | 24.10.2012;376664 1152 | 25.10.2012;335580 1153 | 26.10.2012;338193 1154 | 27.10.2012;251651 1155 | 28.10.2012;330914 1156 | 29.10.2012;426493 1157 | 30.10.2012;328758 1158 | 31.10.2012;287274 1159 | 01.11.2012;398647 1160 | 02.11.2012;367155 1161 | 03.11.2012;320362 1162 | 04.11.2012;316503 1163 | 05.11.2012;283214 1164 | 06.11.2012;335058 1165 | 07.11.2012;327631 1166 | 08.11.2012;223894 1167 | 09.11.2012;306459 1168 | 10.11.2012;163418 1169 | 11.11.2012;218698 1170 | 12.11.2012;245995 1171 | 13.11.2012;290100 1172 | 14.11.2012;181772 1173 | 15.11.2012;240936 1174 | 16.11.2012;206425 1175 | 17.11.2012;130970 1176 | 18.11.2012;241208 1177 | 19.11.2012;267003 1178 | 20.11.2012;18079 1179 | 21.11.2012;13038 1180 | 22.11.2012;37127 1181 | 23.11.2012;235980 1182 | 24.11.2012;260352 1183 | 25.11.2012;362319 1184 | 26.11.2012;392676 1185 | 27.11.2012;358929 1186 | 28.11.2012;237677 1187 | 29.11.2012;170627 1188 | 30.11.2012;195820 1189 | 01.12.2012;167437 1190 | 02.12.2012;211275 1191 | 03.12.2012;404053 1192 | 04.12.2012;117484 1193 | 05.12.2012;352244 1194 | 06.12.2012;245853 1195 | 07.12.2012;467986 1196 | 08.12.2012;307318 1197 | 09.12.2012;363392 1198 | 10.12.2012;370562 1199 | 11.12.2012;319859 1200 | 12.12.2012;277680 1201 | 13.12.2012;338251 1202 | 14.12.2012;363992 1203 | 15.12.2012;266850 1204 | 16.12.2012;300260 1205 | 17.12.2012;445919 1206 | 18.12.2012;400379 1207 | 19.12.2012;311133 1208 | 20.12.2012;272477 1209 | 21.12.2012;349328 1210 | 22.12.2012;313446 1211 | 23.12.2012;288600 1212 | 24.12.2012;325644 1213 | 25.12.2012;305115 1214 | 26.12.2012;265283 1215 | 27.12.2012;283194 1216 | 28.12.2012;327721 1217 | 29.12.2012;263364 1218 | 30.12.2012;90894 1219 | 31.12.2012;154657 1220 | 01.01.2013;0 1221 | 02.01.2013;54364 1222 | 03.01.2013;304856 1223 | 04.01.2013;288690 1224 | 05.01.2013;279140 1225 | 06.01.2013;344070 1226 | 07.01.2013;322119 1227 | 08.01.2013;305687 1228 | 09.01.2013;380852 1229 | 10.01.2013;349689 1230 | 11.01.2013;324941 1231 | 12.01.2013;170665 1232 | 13.01.2013;324703 1233 | 14.01.2013;408735 1234 | 15.01.2013;336135 1235 | 16.01.2013;380582 1236 | 17.01.2013;327930 1237 | 18.01.2013;363692 1238 | 19.01.2013;346168 1239 | 20.01.2013;268996 1240 | 21.01.2013;361446 1241 | 22.01.2013;338469 1242 | 23.01.2013;349818 1243 | 24.01.2013;250093 1244 | 25.01.2013;350202 1245 | 26.01.2013;293745 1246 | 27.01.2013;299766 1247 | 28.01.2013;420196 1248 | 29.01.2013;427867 1249 | 30.01.2013;368107 1250 | 31.01.2013;339925 1251 | 01.02.2013;463132 1252 | 02.02.2013;303295 1253 | 03.02.2013;348100 1254 | 04.02.2013;368461 1255 | 05.02.2013;378890 1256 | 06.02.2013;585347 1257 | 07.02.2013;458996 1258 | 08.02.2013;460961 1259 | 09.02.2013;230474 1260 | 10.02.2013;397513 1261 | 11.02.2013;365487 1262 | 12.02.2013;423846 1263 | 13.02.2013;280790 1264 | 14.02.2013;378108 1265 | 15.02.2013;500992 1266 | 16.02.2013;350824 1267 | 17.02.2013;466926 1268 | 18.02.2013;466122 1269 | 19.02.2013;471468 1270 | 20.02.2013;452039 1271 | 21.02.2013;383388 1272 | 22.02.2013;608887 1273 | 23.02.2013;353351 1274 | 24.02.2013;378718 1275 | 25.02.2013;442699 1276 | 26.02.2013;408756 1277 | 27.02.2013;487228 1278 | 28.02.2013;542738 1279 | 01.03.2013;588216 1280 | 02.03.2013;334891 1281 | 03.03.2013;335943 1282 | 04.03.2013;535602 1283 | 05.03.2013;535072 1284 | 06.03.2013;504323 1285 | 07.03.2013;527705 1286 | 08.03.2013;498490 1287 | 09.03.2013;376262 1288 | 10.03.2013;328108 1289 | 11.03.2013;483654 1290 | 12.03.2013;489653 1291 | 13.03.2013;421333 1292 | 14.03.2013;501323 1293 | 15.03.2013;453931 1294 | 16.03.2013;346874 1295 | 17.03.2013;412648 1296 | 18.03.2013;450258 1297 | 19.03.2013;331141 1298 | 20.03.2013;407766 1299 | 21.03.2013;340991 1300 | 22.03.2013;395623 1301 | 23.03.2013;238693 1302 | 24.03.2013;270846 1303 | 25.03.2013;417195 1304 | 26.03.2013;510923 1305 | 27.03.2013;475978 1306 | 28.03.2013;347882 1307 | 29.03.2013;531935 1308 | 30.03.2013;259405 1309 | 31.03.2013;448990 1310 | 01.04.2013;450279 1311 | 02.04.2013;369166 1312 | 03.04.2013;513582 1313 | 04.04.2013;376125 1314 | 05.04.2013;380755 1315 | 06.04.2013;286128 1316 | 07.04.2013;397984 1317 | 08.04.2013;390240 1318 | 09.04.2013;353578 1319 | 10.04.2013;493011 1320 | 11.04.2013;499431 1321 | 12.04.2013;519636 1322 | 13.04.2013;274215 1323 | 14.04.2013;432198 1324 | 15.04.2013;490616 1325 | 16.04.2013;410925 1326 | 17.04.2013;468853 1327 | 18.04.2013;421163 1328 | 19.04.2013;500711 1329 | 20.04.2013;304191 1330 | 21.04.2013;447326 1331 | 22.04.2013;537148 1332 | 23.04.2013;510885 1333 | 24.04.2013;439137 1334 | 25.04.2013;424823 1335 | 26.04.2013;655787 1336 | 27.04.2013;368832 1337 | 28.04.2013;498804 1338 | 29.04.2013;527451 1339 | 30.04.2013;456170 1340 | 01.05.2013;480894 1341 | 02.05.2013;513508 1342 | 03.05.2013;490271 1343 | 04.05.2013;325598 1344 | 05.05.2013;426020 1345 | 06.05.2013;378983 1346 | 07.05.2013;346729 1347 | 08.05.2013;381113 1348 | 09.05.2013;372391 1349 | 10.05.2013;467211 1350 | 11.05.2013;321504 1351 | 12.05.2013;426690 1352 | 13.05.2013;460006 1353 | 14.05.2013;331031 1354 | 15.05.2013;436721 1355 | 16.05.2013;455648 1356 | 17.05.2013;470807 1357 | 18.05.2013;350218 1358 | 19.05.2013;390599 1359 | 20.05.2013;484926 1360 | 21.05.2013;425130 1361 | 22.05.2013;392982 1362 | 23.05.2013;443339 1363 | 24.05.2013;383223 1364 | 25.05.2013;329984 1365 | 26.05.2013;476307 1366 | 27.05.2013;471591 1367 | 28.05.2013;302999 1368 | 29.05.2013;381940 1369 | 30.05.2013;353087 1370 | 31.05.2013;309425 1371 | 01.06.2013;237838 1372 | 02.06.2013;367173 1373 | 03.06.2013;371743 1374 | 04.06.2013;344731 1375 | 05.06.2013;361023 1376 | 06.06.2013;348629 1377 | 07.06.2013;331755 1378 | 08.06.2013;321169 1379 | 09.06.2013;425506 1380 | 10.06.2013;438946 1381 | 11.06.2013;293543 1382 | 12.06.2013;258703 1383 | 13.06.2013;287707 1384 | 14.06.2013;405447 1385 | 15.06.2013;225800 1386 | 16.06.2013;390792 1387 | 17.06.2013;562688 1388 | 18.06.2013;430307 1389 | 19.06.2013;542609 1390 | 20.06.2013;425425 1391 | 21.06.2013;495211 1392 | 22.06.2013;369141 1393 | 23.06.2013;458762 1394 | 24.06.2013;506233 1395 | 25.06.2013;454842 1396 | 26.06.2013;422922 1397 | 27.06.2013;387090 1398 | 28.06.2013;339241 1399 | 29.06.2013;230885 1400 | 30.06.2013;402042 1401 | 01.07.2013;493772 1402 | 02.07.2013;442415 1403 | 03.07.2013;448432 1404 | 04.07.2013;332992 1405 | 05.07.2013;500888 1406 | 06.07.2013;326304 1407 | 07.07.2013;438415 1408 | 08.07.2013;598314 1409 | 09.07.2013;414287 1410 | 10.07.2013;408415 1411 | 11.07.2013;368623 1412 | 12.07.2013;411508 1413 | 13.07.2013;532838 1414 | 14.07.2013;480924 1415 | 15.07.2013;429089 1416 | 16.07.2013;510525 1417 | 17.07.2013;473519 1418 | 18.07.2013;444106 1419 | 19.07.2013;570872 1420 | 20.07.2013;468076 1421 | 21.07.2013;513340 1422 | 22.07.2013;501454 1423 | 23.07.2013;509570 1424 | 24.07.2013;513981 1425 | 25.07.2013;472813 1426 | 26.07.2013;480093 1427 | 27.07.2013;376845 1428 | 28.07.2013;366442 1429 | 29.07.2013;458692 1430 | 30.07.2013;368108 1431 | 31.07.2013;441807 1432 | 01.08.2013;435782 1433 | 02.08.2013;384658 1434 | 03.08.2013;480615 1435 | 04.08.2013;515164 1436 | 05.08.2013;580958 1437 | 06.08.2013;508223 1438 | 07.08.2013;456617 1439 | 08.08.2013;484143 1440 | 09.08.2013;606278 1441 | 10.08.2013;421287 1442 | 11.08.2013;440634 1443 | 12.08.2013;492631 1444 | 13.08.2013;436283 1445 | 14.08.2013;428666 1446 | 15.08.2013;510159 1447 | 16.08.2013;158296 1448 | 17.08.2013;214984 1449 | 18.08.2013;216928 1450 | 19.08.2013;225255 1451 | 20.08.2013;411807 1452 | 21.08.2013;446236 1453 | 22.08.2013;405840 1454 | 23.08.2013;484864 1455 | 24.08.2013;409094 1456 | 25.08.2013;482649 1457 | 26.08.2013;506103 1458 | 27.08.2013;491156 1459 | 28.08.2013;470188 1460 | 29.08.2013;484149 1461 | 30.08.2013;528361 1462 | 31.08.2013;534593 1463 | 01.09.2013;493093 1464 | 02.09.2013;597027 1465 | 03.09.2013;823230 1466 | 04.09.2013;525168 1467 | 05.09.2013;406702 1468 | 06.09.2013;443349 1469 | 07.09.2013;449259 1470 | 08.09.2013;523167 1471 | 09.09.2013;544829 1472 | 10.09.2013;466093 1473 | 11.09.2013;351603 1474 | 12.09.2013;434398 1475 | 13.09.2013;507626 1476 | 14.09.2013;403604 1477 | 15.09.2013;365814 1478 | 16.09.2013;530243 1479 | 17.09.2013;446591 1480 | 18.09.2013;524213 1481 | 19.09.2013;468554 1482 | 20.09.2013;489568 1483 | 21.09.2013;434333 1484 | 22.09.2013;497218 1485 | 23.09.2013;434981 1486 | 24.09.2013;702610 1487 | 25.09.2013;549397 1488 | 26.09.2013;517056 1489 | 27.09.2013;548184 1490 | 28.09.2013;429539 1491 | 29.09.2013;532449 1492 | 30.09.2013;529031 1493 | 01.10.2013;745040 1494 | 02.10.2013;604732 1495 | 03.10.2013;493325 1496 | 04.10.2013;443953 1497 | 05.10.2013;588860 1498 | 06.10.2013;462455 1499 | 07.10.2013;486251 1500 | 08.10.2013;646107 1501 | 09.10.2013;530204 1502 | 10.10.2013;478914 1503 | 11.10.2013;421855 1504 | 12.10.2013;375101 1505 | 13.10.2013;405162 1506 | 14.10.2013;476727 1507 | 15.10.2013;480447 1508 | 16.10.2013;457894 1509 | 17.10.2013;390547 1510 | 18.10.2013;370533 1511 | 19.10.2013;315385 1512 | 20.10.2013;380209 1513 | 21.10.2013;454237 1514 | 22.10.2013;392834 1515 | 23.10.2013;403683 1516 | 24.10.2013;335478 1517 | 25.10.2013;396574 1518 | 26.10.2013;283406 1519 | 27.10.2013;391441 1520 | 28.10.2013;447971 1521 | 29.10.2013;349907 1522 | 30.10.2013;311070 1523 | 31.10.2013;334941 1524 | 01.11.2013;345850 1525 | 02.11.2013;285226 1526 | 03.11.2013;310352 1527 | 04.11.2013;305949 1528 | 05.11.2013;248369 1529 | 06.11.2013;46053 1530 | 07.11.2013;24337 1531 | 08.11.2013;20451 1532 | 09.11.2013;84815 1533 | 10.11.2013;431785 1534 | 11.11.2013;592507 1535 | 12.11.2013;414961 1536 | 13.11.2013;316300 1537 | 14.11.2013;411169 1538 | 15.11.2013;347178 1539 | 16.11.2013;200350 1540 | 17.11.2013;267294 1541 | 18.11.2013;328318 1542 | 19.11.2013;329345 1543 | 20.11.2013;314063 1544 | 21.11.2013;266950 1545 | 22.11.2013;391905 1546 | 23.11.2013;271921 1547 | 24.11.2013;354693 1548 | 25.11.2013;535095 1549 | 26.11.2013;490400 1550 | 27.11.2013;415875 1551 | 28.11.2013;320717 1552 | 29.11.2013;444416 1553 | 30.11.2013;323577 1554 | 01.12.2013;350790 1555 | 02.12.2013;527804 1556 | 03.12.2013;595984 1557 | 04.12.2013;488064 1558 | 05.12.2013;351479 1559 | 06.12.2013;477450 1560 | 07.12.2013;295091 1561 | 08.12.2013;438717 1562 | 09.12.2013;533061 1563 | 10.12.2013;642102 1564 | 11.12.2013;425254 1565 | 12.12.2013;546827 1566 | 13.12.2013;479940 1567 | 14.12.2013;503617 1568 | 15.12.2013;365697 1569 | 16.12.2013;606152 1570 | 17.12.2013;471549 1571 | 18.12.2013;522058 1572 | 19.12.2013;413624 1573 | 20.12.2013;480203 1574 | 21.12.2013;535526 1575 | 22.12.2013;454331 1576 | 23.12.2013;454396 1577 | 24.12.2013;575197 1578 | 25.12.2013;536475 1579 | 26.12.2013;476903 1580 | 27.12.2013;462237 1581 | 28.12.2013;515826 1582 | 29.12.2013;517883 1583 | 30.12.2013;314919 1584 | 31.12.2013;96036 1585 | 02.01.2014;47727 1586 | 03.01.2014;519495 1587 | 04.01.2014;516047 1588 | 05.01.2014;542076 1589 | -------------------------------------------------------------------------------- /Ipython/AlgorithmForBJJFighters.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "metadata": { 3 | "name": "", 4 | "signature": "sha256:1c05dfd5aca21208b6eada0ab7a4efc856c04e259a6f5b2d7faaf6989e36651e" 5 | }, 6 | "nbformat": 3, 7 | "nbformat_minor": 0, 8 | "worksheets": [ 9 | { 10 | "cells": [ 11 | { 12 | "cell_type": "code", 13 | "collapsed": false, 14 | "input": [ 15 | "from pandas import read_csv\n", 16 | "from sklearn.cluster import KMeans" 17 | ], 18 | "language": "python", 19 | "metadata": {}, 20 | "outputs": [], 21 | "prompt_number": 1 22 | }, 23 | { 24 | "cell_type": "markdown", 25 | "metadata": {}, 26 | "source": [ 27 | "\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430" 28 | ] 29 | }, 30 | { 31 | "cell_type": "code", 32 | "collapsed": false, 33 | "input": [ 34 | "df = read_csv('../AlgorithmForBJJFighters/test_sportsmens.csv',';')" 35 | ], 36 | "language": "python", 37 | "metadata": {}, 38 | "outputs": [], 39 | "prompt_number": 2 40 | }, 41 | { 42 | "cell_type": "markdown", 43 | "metadata": {}, 44 | "source": [ 45 | "\u041f\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0442.\u043a. \u044d\u0442\u043e \u0434\u0432\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c." 46 | ] 47 | }, 48 | { 49 | "cell_type": "code", 50 | "collapsed": false, 51 | "input": [ 52 | "df.plot(kind='scatter', x='AGE', y='WEIGHT')" 53 | ], 54 | "language": "python", 55 | "metadata": {}, 56 | "outputs": [ 57 | { 58 | "metadata": {}, 59 | "output_type": "pyout", 60 | "prompt_number": 10, 61 | "text": [ 62 | "" 63 | ] 64 | }, 65 | { 66 | "metadata": {}, 67 | "output_type": "display_data", 68 | "png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYcAAAEPCAYAAACp/QjLAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\nIiIiIiIiIiIiIiIiBvt/u50mntNZLDgAAAAASUVORK5CYII=\n", 69 | "text": [ 70 | "" 71 | ] 72 | } 73 | ], 74 | "prompt_number": 10 75 | }, 76 | { 77 | "cell_type": "markdown", 78 | "metadata": {}, 79 | "source": [ 80 | "\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 K-Means \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442. \u0425\u043e\u0442\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u043d\u043e \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b." 81 | ] 82 | }, 83 | { 84 | "cell_type": "markdown", 85 | "metadata": {}, 86 | "source": [ 87 | "\u041d\u0430\u0434\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0442.\u043a. \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e." 88 | ] 89 | }, 90 | { 91 | "cell_type": "code", 92 | "collapsed": false, 93 | "input": [], 94 | "language": "python", 95 | "metadata": {}, 96 | "outputs": [] 97 | } 98 | ], 99 | "metadata": {} 100 | } 101 | ] 102 | } -------------------------------------------------------------------------------- /Ipython/ufc_stats_parse.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "metadata": { 3 | "name": "", 4 | "signature": "sha256:760197f525d4f214780125bf6edc149610433cf82867b18c117a34ae54f96bc1" 5 | }, 6 | "nbformat": 3, 7 | "nbformat_minor": 0, 8 | "worksheets": [ 9 | { 10 | "cells": [ 11 | { 12 | "cell_type": "heading", 13 | "level": 1, 14 | "metadata": {}, 15 | "source": [ 16 | "\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python+lxml" 17 | ] 18 | }, 19 | { 20 | "cell_type": "markdown", 21 | "metadata": {}, 22 | "source": [ 23 | "\u0414\u043e\u0431\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u0443\u0432\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438." 24 | ] 25 | }, 26 | { 27 | "cell_type": "markdown", 28 | "metadata": {}, 29 | "source": [ 30 | "\u0412 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f\u0448\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440\u0430 HTML \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 [lxml](http://lxml.de/) \u0434\u043b\u044f Python." 31 | ] 32 | }, 33 | { 34 | "cell_type": "markdown", 35 | "metadata": {}, 36 | "source": [ 37 | "\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043a\u0440\u0430\u0442\u0446\u0435, \u0442\u043e **lxml** \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 [XML](http://ru.wikipedia.org/wiki/XML) \u0438 [HTML](http://ru.wikipedia.org/wiki/HTML) \u043d\u0430 Python. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e. \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435." 38 | ] 39 | }, 40 | { 41 | "cell_type": "heading", 42 | "level": 3, 43 | "metadata": {}, 44 | "source": [ 45 | "\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430" 46 | ] 47 | }, 48 | { 49 | "cell_type": "markdown", 50 | "metadata": {}, 51 | "source": [ 52 | "\u0422.\u043a. \u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0441\u044c \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u043c, \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 [\u0411\u0416\u0416](http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%B4%D0%B6%D0%B8%D1%83-%D0%B4%D0%B6%D0%B8%D1%82%D1%81%D1%83) \u043c\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0443 \u043f\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0432\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u0430\u043c \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430\u0445 \u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430\u0445 \u043f\u043e MMA. " 53 | ] 54 | }, 55 | { 56 | "cell_type": "markdown", 57 | "metadata": {}, 58 | "source": [ 59 | "\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0433\u0443\u043b\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043d\u0430 [\u0441\u0430\u0439\u0442](http://hosteddb.fightmetric.com) \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u0439 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443\u0440\u0430\u043d\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u043c\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0431\u043e\u0440\u0441\u0442\u0430\u043c. \u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0433\u0432\u043e\u0437\u0434\u043a\u043e\u0439 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u043c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u0445. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u044b\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435. " 60 | ] 61 | }, 62 | { 63 | "cell_type": "markdown", 64 | "metadata": {}, 65 | "source": [ 66 | "\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430\u043c \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c [\u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440](http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80) \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0438\u0436\u0435." 67 | ] 68 | }, 69 | { 70 | "cell_type": "heading", 71 | "level": 3, 72 | "metadata": {}, 73 | "source": [ 74 | "\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440\u0430" 75 | ] 76 | }, 77 | { 78 | "cell_type": "markdown", 79 | "metadata": {}, 80 | "source": [ 81 | "\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440\u0430. \u041e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c:\n", 82 | "\n", 83 | "1. \u0417\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e [\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u0443](http://hosteddb.fightmetric.com/events/index/date/desc/1/all)\n", 84 | "2. \u0417\u0430\u043d\u0435\u0441\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, c\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438: \n", 85 | " - \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440 \n", 86 | " - \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\n", 87 | " - \u0434\u0430\u0442\u0430\n", 88 | "3. \u041f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 (\u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0443) \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u044e *[\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435]*, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u0431\u043e\u044f\u0445\n", 89 | "4. \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0431\u043e\u044f\u043c \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430\n", 90 | "5. \u041a \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435 \u043e \u0431\u043e\u044f\u0445 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 (2)" 91 | ] 92 | }, 93 | { 94 | "cell_type": "markdown", 95 | "metadata": {}, 96 | "source": [ 97 | "\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438" 98 | ] 99 | }, 100 | { 101 | "cell_type": "heading", 102 | "level": 3, 103 | "metadata": {}, 104 | "source": [ 105 | "\u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 lxml" 106 | ] 107 | }, 108 | { 109 | "cell_type": "markdown", 110 | "metadata": {}, 111 | "source": [ 112 | "\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438 *lxml* \u0438 [pandas](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/). \u041f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443:" 113 | ] 114 | }, 115 | { 116 | "cell_type": "code", 117 | "collapsed": false, 118 | "input": [ 119 | "import lxml.html as html\n", 120 | "from pandas import DataFrame" 121 | ], 122 | "language": "python", 123 | "metadata": {}, 124 | "outputs": [], 125 | "prompt_number": 1 126 | }, 127 | { 128 | "cell_type": "markdown", 129 | "metadata": {}, 130 | "source": [ 131 | "\u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0432\u044b\u043d\u0435\u0441\u0435\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e:" 132 | ] 133 | }, 134 | { 135 | "cell_type": "code", 136 | "collapsed": false, 137 | "input": [ 138 | "main_domain_stat = 'http://hosteddb.fightmetric.com'" 139 | ], 140 | "language": "python", 141 | "metadata": {}, 142 | "outputs": [], 143 | "prompt_number": 2 144 | }, 145 | { 146 | "cell_type": "markdown", 147 | "metadata": {}, 148 | "source": [ 149 | "\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430. \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 [parse()](http://lxml.de/lxmlhtml.html#parsing-html-fragments):" 150 | ] 151 | }, 152 | { 153 | "cell_type": "code", 154 | "collapsed": false, 155 | "input": [ 156 | "page = html.parse('%s/events/index/date/desc/1/all' % (main_domain_stat))" 157 | ], 158 | "language": "python", 159 | "metadata": {}, 160 | "outputs": [], 161 | "prompt_number": 3 162 | }, 163 | { 164 | "cell_type": "markdown", 165 | "metadata": {}, 166 | "source": [ 167 | "\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u043c \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0432 HTML \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0441\u0442\u0443\u0440\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043b\u043e\u043a \u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c\u0438 ```events_table data_table row_is_link```, \u0442.\u043a. \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u043d \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:" 168 | ] 169 | }, 170 | { 171 | "cell_type": "code", 172 | "collapsed": false, 173 | "input": [ 174 | "e = page.getroot().\\\n", 175 | " find_class('events_table data_table row_is_link').\\\n", 176 | " pop()" 177 | ], 178 | "language": "python", 179 | "metadata": {}, 180 | "outputs": [], 181 | "prompt_number": 4 182 | }, 183 | { 184 | "cell_type": "markdown", 185 | "metadata": {}, 186 | "source": [ 187 | "\u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434." 188 | ] 189 | }, 190 | { 191 | "cell_type": "markdown", 192 | "metadata": {}, 193 | "source": [ 194 | "\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 [getroot()](http://lxml.de/api/lxml.etree._ElementTree-class.html) \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u043d\u0435\u0432\u043e\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 (\u044d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c)" 195 | ] 196 | }, 197 | { 198 | "cell_type": "markdown", 199 | "metadata": {}, 200 | "source": [ 201 | "\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 [find_class()](http://lxml.de/lxmlhtml.html#html-element-methods) \u043c\u044b \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c\u0438. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0422.\u043a. \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 HTML \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 [pop()](https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html)." 202 | ] 203 | }, 204 | { 205 | "cell_type": "markdown", 206 | "metadata": {}, 207 | "source": [ 208 | "\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e *div*'a, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c [getchildren()](http://lxml.de/api/lxml.etree._Element-class.html), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u043e\u0434\u0447\u0435\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0418 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u0442\u044b \u043c\u044b \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430." 209 | ] 210 | }, 211 | { 212 | "cell_type": "code", 213 | "collapsed": false, 214 | "input": [ 215 | "t = e.getchildren().pop()" 216 | ], 217 | "language": "python", 218 | "metadata": {}, 219 | "outputs": [], 220 | "prompt_number": 5 221 | }, 222 | { 223 | "cell_type": "markdown", 224 | "metadata": {}, 225 | "source": [ 226 | "\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f ```t``` \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0443 2 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 *dataframe'a*, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430\u0445 \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b." 227 | ] 228 | }, 229 | { 230 | "cell_type": "markdown", 231 | "metadata": {}, 232 | "source": [ 233 | "\u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u044f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0443 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 [iterlinks()](http://lxml.de/lxmlhtml.html#working-with-links), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u0442\u0440\u0435\u0436\u0435\u0439 ```(\u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442, \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044f )``` \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436\u0430, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u0438 \u0435\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442." 234 | ] 235 | }, 236 | { 237 | "cell_type": "markdown", 238 | "metadata": {}, 239 | "source": [ 240 | "\u0422\u0435\u0441\u0442 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u0448\u0438\u0439 \u043a \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443 **.text** \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u041a\u043e\u0434 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c:" 241 | ] 242 | }, 243 | { 244 | "cell_type": "code", 245 | "collapsed": false, 246 | "input": [ 247 | "events_tabl = DataFrame([{'EVENT':i[0].text, 'LINK':i[2]} for i in t.iterlinks()][5:])" 248 | ], 249 | "language": "python", 250 | "metadata": {}, 251 | "outputs": [], 252 | "prompt_number": 6 253 | }, 254 | { 255 | "cell_type": "markdown", 256 | "metadata": {}, 257 | "source": [ 258 | "\u0412\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 5 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439. \u0412 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u043e\u0442 \u043d\u0438\u0445 \u0438 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f." 259 | ] 260 | }, 261 | { 262 | "cell_type": "markdown", 263 | "metadata": {}, 264 | "source": [ 265 | "\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c 2 \u043f\u043e\u0434\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:" 266 | ] 267 | }, 268 | { 269 | "cell_type": "code", 270 | "collapsed": false, 271 | "input": [ 272 | "event_date = DataFrame([{'EVENT': evt.getchildren()[0].text_content(), 'DATE':evt.getchildren()[1].text_content()} for evt in t][2:])" 273 | ], 274 | "language": "python", 275 | "metadata": {}, 276 | "outputs": [], 277 | "prompt_number": 7 278 | }, 279 | { 280 | "cell_type": "markdown", 281 | "metadata": {}, 282 | "source": [ 283 | "\u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044f \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c (\u0442\u0435\u0433\u0438 *<tr>*) \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 ```t```. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043e\u0447\u0435\u0440\u043d\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a (\u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b *<td>*). \u0418 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 [text_content](http://lxml.de/lxmlhtml.html#html-element-methods), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u043e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430." 284 | ] 285 | }, 286 | { 287 | "cell_type": "markdown", 288 | "metadata": {}, 289 | "source": [ 290 | "\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 ```text_content``` \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440. \u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 ```\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442```. \u0422\u0430\u043a \u0432\u043e\u0442, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 ```text_content``` \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 *\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442*, \u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 ```text``` \u043d\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e, \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e *\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442*." 291 | ] 292 | }, 293 | { 294 | "cell_type": "markdown", 295 | "metadata": {}, 296 | "source": [ 297 | "\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c 2 \u043f\u043e\u0434\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440: " 298 | ] 299 | }, 300 | { 301 | "cell_type": "code", 302 | "collapsed": false, 303 | "input": [ 304 | "sum_event_link = events_tabl.set_index('EVENT').join(event_date.set_index('EVENT')).reset_index()" 305 | ], 306 | "language": "python", 307 | "metadata": {}, 308 | "outputs": [], 309 | "prompt_number": 8 310 | }, 311 | { 312 | "cell_type": "markdown", 313 | "metadata": {}, 314 | "source": [ 315 | "\u0422\u0443\u0442, \u043c\u044b \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u043d\u0430\u0448\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u0440\u043e\u0440\u0430\u043c, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0438 \u0441\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0438\u043d\u0442\u043e\u0433\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 [\u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439](/posts/54). \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432\u044b\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 dataframe \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b, \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438:" 316 | ] 317 | }, 318 | { 319 | "cell_type": "code", 320 | "collapsed": false, 321 | "input": [ 322 | "sum_event_link.to_csv('..\\DataSets\\ufc\\list_ufc_events.csv',';',index=False)" 323 | ], 324 | "language": "python", 325 | "metadata": {}, 326 | "outputs": [], 327 | "prompt_number": 9 328 | }, 329 | { 330 | "cell_type": "heading", 331 | "level": 3, 332 | "metadata": {}, 333 | "source": [ 334 | "\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u044f UFC" 335 | ] 336 | }, 337 | { 338 | "cell_type": "markdown", 339 | "metadata": {}, 340 | "source": [ 341 | "\u0421\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u043d\u0435\u043c \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0432\u044b\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435. \u041f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 [\u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440](http://hosteddb.fightmetric.com/events/details/662) \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c HTML \u043a\u043e\u0434 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b." 342 | ] 343 | }, 344 | { 345 | "cell_type": "markdown", 346 | "metadata": {}, 347 | "source": [ 348 | "\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u043c ```data_table row_is_link```. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0437\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c: \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0444\u043e\u0440\u043c\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e." 349 | ] 350 | }, 351 | { 352 | "cell_type": "markdown", 353 | "metadata": {}, 354 | "source": [ 355 | "\u041d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u0439\u0446\u0430 \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a \u043d\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0443\u0431\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u043b \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e \u043d\u0435\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c. \u041d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u0436\u0435 \u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438." 356 | ] 357 | }, 358 | { 359 | "cell_type": "markdown", 360 | "metadata": {}, 361 | "source": [ 362 | "\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443. \u041a\u043e\u0434 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439:" 363 | ] 364 | }, 365 | { 366 | "cell_type": "code", 367 | "collapsed": false, 368 | "input": [ 369 | "all_fights = []\n", 370 | "for i in sum_event_link.itertuples():\n", 371 | " page_event = html.parse('%s/%s' % (main_domain_stat,i[2]))\n", 372 | " main_code = page_event.getroot()\n", 373 | " figth_event_tbl = main_code.find_class('data_table row_is_link').pop()[1:]\n", 374 | " for figther_num in xrange(len(figth_event_tbl)): \n", 375 | " if not figther_num % 2:\n", 376 | " all_fights.append(\n", 377 | " {'FIGHTER_WIN': figth_event_tbl[figther_num][2].text_content().lstrip().rstrip(), \n", 378 | " 'FIGHTER_LOSE': figth_event_tbl[figther_num+1][1].text_content().lstrip().rstrip(), \n", 379 | " 'METHOD': figth_event_tbl[figther_num][8].text_content().lstrip().rstrip(), \n", 380 | " 'METHOD_DESC': figth_event_tbl[figther_num+1][7].text_content().lstrip().rstrip(), \n", 381 | " 'ROUND': figth_event_tbl[figther_num][9].text_content().lstrip().rstrip(), \n", 382 | " 'TIME': figth_event_tbl[figther_num][10].text_content().lstrip().rstrip(),\n", 383 | " 'EVENT_NAME': i[1]} \n", 384 | " )\n", 385 | "history_stat = DataFrame(all_fights)" 386 | ], 387 | "language": "python", 388 | "metadata": {}, 389 | "outputs": [], 390 | "prompt_number": 10 391 | }, 392 | { 393 | "cell_type": "markdown", 394 | "metadata": {}, 395 | "source": [ 396 | "\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0443 \u043f\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u043a\u0430." 397 | ] 398 | }, 399 | { 400 | "cell_type": "markdown", 401 | "metadata": {}, 402 | "source": [ 403 | "\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b:" 404 | ] 405 | }, 406 | { 407 | "cell_type": "code", 408 | "collapsed": false, 409 | "input": [ 410 | "history_stat.to_csv('..\\DataSets\\ufc\\list_all_fights.csv',';',index=False)" 411 | ], 412 | "language": "python", 413 | "metadata": {}, 414 | "outputs": [], 415 | "prompt_number": 11 416 | }, 417 | { 418 | "cell_type": "markdown", 419 | "metadata": {}, 420 | "source": [ 421 | "\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:" 422 | ] 423 | }, 424 | { 425 | "cell_type": "code", 426 | "collapsed": false, 427 | "input": [ 428 | "history_stat.head()" 429 | ], 430 | "language": "python", 431 | "metadata": {}, 432 | "outputs": [ 433 | { 434 | "html": [ 435 | "
\n", 436 | "\n", 437 | " \n", 438 | " \n", 439 | " \n", 440 | " \n", 441 | " \n", 442 | " \n", 443 | " \n", 444 | " \n", 445 | " \n", 446 | " \n", 447 | " \n", 448 | " \n", 449 | " \n", 450 | " \n", 451 | " \n", 452 | " \n", 453 | " \n", 454 | " \n", 455 | " \n", 456 | " \n", 457 | " \n", 458 | " \n", 459 | " \n", 460 | " \n", 461 | " \n", 462 | " \n", 463 | " \n", 464 | " \n", 465 | " \n", 466 | " \n", 467 | " \n", 468 | " \n", 469 | " \n", 470 | " \n", 471 | " \n", 472 | " \n", 473 | " \n", 474 | " \n", 475 | " \n", 476 | " \n", 477 | " \n", 478 | " \n", 479 | " \n", 480 | " \n", 481 | " \n", 482 | " \n", 483 | " \n", 484 | " \n", 485 | " \n", 486 | " \n", 487 | " \n", 488 | " \n", 489 | " \n", 490 | " \n", 491 | " \n", 492 | " \n", 493 | " \n", 494 | " \n", 495 | " \n", 496 | " \n", 497 | " \n", 498 | " \n", 499 | " \n", 500 | " \n", 501 | "
EVENT_NAMEFIGHTER_LOSEFIGHTER_WINMETHODMETHOD_DESCROUNDTIME
0 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Robbie Lawler Johny Hendricks U. DEC NaN 5 5:00
1 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Carlos Condit Tyron Woodley KO/TKO Knee Injury 2 2:00
2 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Diego Sanchez Myles Jury U. DEC NaN 3 5:00
3 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Jake Shields Hector Lombard U. DEC NaN 3 5:00
4 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Nikita Krylov Ovince Saint Preux SUB Other - Choke 1 1:29
\n", 502 | "
" 503 | ], 504 | "metadata": {}, 505 | "output_type": "pyout", 506 | "prompt_number": 12, 507 | "text": [ 508 | " EVENT_NAME FIGHTER_LOSE \\\n", 509 | "0 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Robbie Lawler \n", 510 | "1 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Carlos Condit \n", 511 | "2 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Diego Sanchez \n", 512 | "3 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Jake Shields \n", 513 | "4 UFC Fight Night 38: Shogun vs. Henderson Nikita Krylov \n", 514 | "\n", 515 | " FIGHTER_WIN METHOD METHOD_DESC ROUND TIME \n", 516 | "0 Johny Hendricks U. DEC NaN 5 5:00 \n", 517 | "1 Tyron Woodley KO/TKO Knee Injury 2 2:00 \n", 518 | "2 Myles Jury U. DEC NaN 3 5:00 \n", 519 | "3 Hector Lombard U. DEC NaN 3 5:00 \n", 520 | "4 Ovince Saint Preux SUB Other - Choke 1 1:29 " 521 | ] 522 | } 523 | ], 524 | "prompt_number": 12 525 | }, 526 | { 527 | "cell_type": "markdown", 528 | "metadata": {}, 529 | "source": [ 530 | "\u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u0442\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u043a \u043f\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u043a\u0430\u043c \u0434\u0430\u0442\u0443 \u0438 \u0432\u044b\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b:" 531 | ] 532 | }, 533 | { 534 | "cell_type": "code", 535 | "collapsed": false, 536 | "input": [ 537 | "all_statistics = history_stat.set_index('EVENT_NAME').join(sum_event_link.set_index('EVENT').DATE)\n", 538 | "all_statistics.to_csv('..\\DataSets\\ufc\\statistics_ufc.csv',';', index_label='EVENT')" 539 | ], 540 | "language": "python", 541 | "metadata": {}, 542 | "outputs": [], 543 | "prompt_number": 13 544 | }, 545 | { 546 | "cell_type": "heading", 547 | "level": 3, 548 | "metadata": {}, 549 | "source": [ 550 | "\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435" 551 | ] 552 | }, 553 | { 554 | "cell_type": "markdown", 555 | "metadata": {}, 556 | "source": [ 557 | "\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 **lxml**, \u043f\u0435\u0440\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 XML \u0438 HTML. \u041a\u043e\u0434 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443." 558 | ] 559 | }, 560 | { 561 | "cell_type": "markdown", 562 | "metadata": {}, 563 | "source": [ 564 | "\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435." 565 | ] 566 | } 567 | ], 568 | "metadata": {} 569 | } 570 | ] 571 | } -------------------------------------------------------------------------------- /Parsers/alliance_catalog/alliance-catalog.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | name;address;phone;email 2 | iCanDeliver;Россия, Москва, ул. Рочдельская, д. 15, строение 23, помещение 1;+7 (495) 266-87-79;sales@icandeliver.ru 3 | TTG;Россия, Москва, Планетная, д.11, а/я 60;+7 (495) 268-01-90;zapros@ttggroup.ru 4 | "ТК ""Эверест""";Россия, Москва, ул. Куликовская 12;8 (499) 408-27-53;m-trans.2009@yandex.ru 5 | GOSTtrans - ПЕРЕВОЗКИ по России и странам СНГ;Россия, Москва, 4-Лесной переулок 4, офис 535;8 800 100-22-74 (по РФ звонок бесплатный);5062001@mail.ru 6 | ДА-ТРАНС;Россия, Москва, Севастопольский проспект, дом 9, кор.2;+7 (495) 151-25-24;zapros@datrans.ru 7 | "ТК ""Авто Альянс""";Россия, Все города;+7 800 500-71-27 (по РФ звонок бесплатный);tkekb2015@mail.ru 8 | "ООО ""Авто Гросс Лоджистикс""";Россия, Щёлково, 1-й Советский пер. д. 25;8 (495) 274-05-74 Многоканальный;v.belous@tk-gross.ru 9 | """Грузчик Ком"" - квартирные и офисные переезды";Россия, Москва, ул. Электродная, д. 2, стр. 12, 4-й этаж;+7 (495) 517-55-39;mail@gruz4ik.com 10 | АПЕКС АВТО;Россия, Люберцы, Котельнический проезд, д.25;8 (495) 554-84-09;apeks-avto@mail.ru 11 | "ГК ""Шмель""";Россия, Москва, Тюменский проезд, д. 2;8 (495) 221-29-21;101@shmel.ru 12 | РАТЭК;Россия, Москва, ул. Сущевский вал, 75;(800) 55555-15;moskva@rateksib.ru 13 | Транспортная Компания Энергия (Москва);Россия, Москва, ул. 1-я Стекольная 7 корпус 11;8 (800) 700-7000;msk@nrg-tk.ru 14 | Везунчик;Россия, Москва, Ильменский проезд, д. 14;(800) 700-76-20;moscow@vezunchik.com 15 | ГлавДоставка;Россия, Москва, ул. Рябиновая, д. 43а, стр. 9;(495) 660-2049;info@glav-dostavka.ru 16 | Земская Транспортная Компания;Россия, Москва, ул. Цимлянская, д.3;(495) 788-87-00;msk@ztk.ru 17 | Деловые Линии;Россия, Москва, ул. Лобненская, 18 стр. 2;;pismo@dellin.ru 18 | "ООО ""АНГИЛ-ТРАНС""";Россия, Москва, ул. Искры, д.31, корп.1, пом.II, ком.9б;8 (495) 134-34-23;info@angil.ru 19 | Сити Лайв Логистикс;Россия, Москва, Кетчерская 16;+7 (495) 643-84-14;andrey@climport.ru 20 | Перевозки24;Россия, Москва, Нижегородская 56;+7 (903) 796-77-26;perevozki24@mail.ru 21 | Грузовичкоф (Москва);Россия, Москва, ул.Плеханова, 4а, 7 этаж, офис №7;+7 (495) 150-00-00 многоканальный;zakaz-msk@gruzovichkof.ru 22 | Транспортная компания ТАТ (ТЭК ТАТ);Россия, Москва, ул. Ф.Энгельса, д. 75, стр.3;;secretary2@tktat.ru 23 | Автотрейдинг;Россия, Москва, Дмитровское шоссе, д.116, стр.1;(800) 100-5000;info@autotrading.ru 24 | ЛАНКС;Россия, Москва, Транспортная, дом 5;(800) 200-46-86;office.msk@lanks.org 25 | "ГК ""АЛИДИ""";Россия, Москва;(495) 970-11-38;alidi@alidi.ru 26 | Мега Транс Сервис;Россия, Москва, 3-й проезд Перова Поля, д. 8;8 (925) 804-14-52;auto@mts-ms.ru 27 | Транспортная компания УТС (Удобная транспортная служба);Россия, Москва, ул. Стахановская, 20;(495) 730-47-12;utsexsp@gmail.com 28 | Транспортная компания Звено;Россия, Москва, Ильменский проезд, д. 14, литер А;(800) 700-91-25;info@tk-zveno.ru 29 | ТЭК Альфа Транс;Россия, Москва, 1-я Мытищинская, 28, стр.1;(495) 781-91-99;alfatrans.mov@tk-at.ru 30 | Транскомпани;Россия, Москва, ул. Кировоградская, д. 23 А корп.1, БЦ Solutions (Солюшнс), 4 этаж;(495) 212-22-28;mail@trans-company.ru 31 | ФАСТранс;Россия, Москва, м. Ботанический сад, ул. Докукина, д.10, стр. 10;(495) 221-06-53;infoman@fastrans.ru 32 | Транспортная компания «Грузи Везу»;Россия, Москва, ул. 1-я Текстильщиков, д. 12/9, офис 2;(495) 664-90-13;gruzivezu@mail.ru 33 | """АВТО-ФЕНИКС"" ООО";Россия, Москва, Капотня, 3-й квартал, дом 25А;+7 (495) 972-90-88;9729088@mail.ru 34 | ООО «Логистические решения»;Россия, Москва, Электродная , 4Б, 321а;+7 (495) 926-89-65;info@logistic-express.ru 35 | Грузовое такси «CARGO TAXI»;Россия, Москва, ул. Плеханова д. 11;8 495 532 33-39;info@cperevozka.ru 36 | Вестан;Россия, Москва, ул.Искры, д.31, корп.1, пом.2-3;(495) 772-66-14;vestantrans@gmail.com 37 | ГРУЗМОСАВТО;Россия, Москва, пр-т Будённого, 3/1;(495) 220 86 08;nfo@gruzmos.ru 38 | ПОГРУЗКА;Россия, Москва, ул.Люблинская, д.151;+7 (495) 66-55-000;info@pogruzka.ru 39 | ТК «РосТрансАвто»;Россия, Москва, ул. Горбунова, 2, стр. 204 8 эт., офис 830 В;8 800 77 00 333;mryzhenkov@rta-avto.com 40 | Спасибо.ру;Россия, Москва, ул. Народного Ополчения, д.34, стр. 3;(495) 737-60-51;info@spasibo.ru 41 | LCL Cargo System;Россия, Москва, В. Красносельская, 2;+7 (495) 221-76-51;lclcargo.info@gmail.com 42 | Мир Перевозок;Россия, Москва, Востряковский пр. д.10Б, стр.1;+7 (495) 979-6297;info@mnogo-tonn.ru 43 | ГТЕ Логистик (GTE Logistics);Россия, Москва, Нововладыкинский проезд д.8 стр.3;+7 (495) 280-70-04;info@gtelogistics.ru 44 | 7К Лоджистикс;Россия, Москва, 2-й Лихачевский пер. 1, стр.11, оф. 212/218;8 (495) 280-14-12;mail@7klogistics.ru 45 | ADR-Trans;Россия, Москва, ул. Фруктовая дом 5а, второй этаж;8-800-250-1233;adr-trans@inbox.ru 46 | Авангард Транс Групп;Россия, Москва, ул. Верейская, д.29;+7 495 221-52-90;main@atg-moscow.ru 47 | Авто Экспедитор;Россия, Москва, ул. Рябиновая, д. 44;+7(495) 669-27-80;info@fastpersonal.ru 48 | АвтоГлобал;Россия, Москва, ул. Лобанова, д. 4;8-495-585-73-18;avtoglobal@bk.ru 49 | "ТК ""АлгоТранс""";Россия, Москва, ул. Фадеева, д. 6, стр. 1, офис 106;+7 (495) 729-23-61;admin@oooat.ru 50 | АТП-177;Россия, Москва, ул. Ботаническая, дом 14, офис 21;+7(495)798-75-67;info@virtec-group.com 51 | ПМК-Регион;Россия, Москва, ул.Веерная, д.1, корп.4;+7 (925) 001-10-17;info@pmk-5.ru 52 | General Express;Россия, Москва, Оружейный переулок д. 13 корп 2, офис 15;+7 (495) 975-72-60;zakaz@general-express.ru 53 | Транссервис;Россия, Москва, Дербенёвская набережная, д. 7;+7 966 102 08 88;info@2220056.ru 54 | НИКСИ ЛОГИСТИК;Россия, Москва, Химкинский р-н, аэропорт «Шереметьево 2», ДЦ «Шереметьевский», оф. 21;+7 (495) 741-15-54;niksilogistik@yandex.ru 55 | ВиталТранс;Россия, Москва, ул. Промышленная, д. 11;+7 (499) 963-31-13;inform@vitaltrans.ru 56 | "ООО ""КУРСОР""";Россия, Москва, шоссе Фрезер, д. 5/1, помещение 1, комн. 46;+7 (917) 506-24-38;kursor14@mail.ru 57 | Attenta;Россия, Москва, ул. Краснобогатырская, д. 2, стр. 2;(800) 100-0970;info@attenta.ru 58 | "CTS-Group ""Центральная Транспортная Служба"" (ЦТС)";Россия, Москва, Полесский проезд д-16 стр-1 офис-113;(495) 276-03-76;info@cts-group.ru 59 | "ООО ""Континент МСК""";Россия, Москва, ул. Оренбургская, д.20, корп.2, кв.67;8 (499) 342-94-25;mdeviatkin@yandex.ru 60 | Мегаполис Карго;Россия, Москва, Большая академическая 73;8 (495) 978-03-13;info@mecargo.ru 61 | АТП-116;Россия, Москва, Ул. Мичуринский Пр. 54 Кор-4;;web@perevozmoskva.com 62 | Компания «Hardcar»;Россия, Москва, Грайвороновская д 4 стр.1;(495) 956-44-17;ttransgroup@gmail.com 63 | Альпари;Россия, Москва, улица Большая Ордынка, дом 44, стр. 4;8 (495) 555-66-88;contact@alparilog.ru 64 | 7K Logistics;Россия, Москва, 2-й Лихачевский переулок дом 1 стр. 11 офис 202;8 (495) 280-14-12;krasilnikov@7klogistics.ru 65 | "ТК ""ЛегкийПереезд24""";Россия, Москва, Чапаевский переулок,12;7 (987) 187 9487;Rail-ra@mail.ru 66 | ИП Тагашев;Россия, Москва, Марксистская 38;8 (963) 638-90-72;tagashev1969@mail.ru 67 | ИП Кузнецов А.;Россия, Москва;;anky1962@mail.ru 68 | Экспресс Лайн;Россия, Москва, ул. Вавилова, д. 9А;+7 (495) 626-87-85;web@expresslain.ru 69 | Группа компаний РТС;Россия, Люберцы, Городок Б, ул. 3-е Почтовое отделение, д. 65, корп. 2, эт. 24-25, офис 4;+7 (495) 726-14-30;lexcharov23@yandex.ru 70 | ООО «ЮГТРАНССЕРВИС-Москва»;Россия, Москва, Колодезный переулок 14;+7 (495) 646-70-65;23mehedov@mail.ru 71 | Грузовое такси;Россия, Москва, Волоколамское шоссе 142;8 (499) 653-88-37;juliazurawliowa@rambler.ru 72 | АРТУР25;Россия, Москва;8 (925) 331-10-57;amalik-1987@mail.ru 73 | ЧАРОИТ;Россия, Москва, Гольяновская дом 3а строение 3;+7 (985) 198-31-93;charoitservis@gmail.com 74 | Грузам.Нет;Россия, Москва, Большая Спасская, дом 10 стр.3, офис 3;+7(495)37-47-657;info@gruzam.net 75 | ИП Преснякова;Россия, Москва, Каширский проезд, 17;8 (495) 769-73-77;info@gruzoperevozki-mix.ru 76 | Перевозчик-Москва;Россия, Москва;8 (926) 605-26-50;piramida.12.75@mail.ru 77 | "ООО ""СнабТехноТрэйд""";Россия, Люберцы;+7 (909) 655-63-99;teklidernk@mail.ru 78 | """Надымская транспортная компания""";Россия, Москва, 2-я улица Энтузиастов д. 5;8-926-226-57-57;89262265757@mail.ru 79 | "ООО ""Центральный Перевозчик""";"Россия, Москва, ул. Дорожная д. 60Б, 4 этаж Бизнес-Центр ""Аннино""";+7 (495) 745-47-33;trans-company77@mail.ru 80 | "ООО ""Софтоанс""";Россия, Москва, Нагатинская 33 кВ 49;8 (961) 304-18-26;gosmetall@yandex.ru 81 | Транспортно-экспедиционная компания Форвард;Россия, Москва, ул. Петра Алексеева, д.12, стр. 2;8 (800) 700-93-37;info@fwd-forward.ru 82 | "ТЭК ""ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ЭКСПРЕСС"" (Москва)";Россия, Москва, Северянинский проезд вл. 9;+7 (499) 343-79-03;dv-exspress@yandex.ru 83 | "ООО ""Переезд ПрофМастер""";Россия, Москва, м.Сухаревская площадь, д.6;+7 (968) 404-15-91;pereezd07@yandex.ru 84 | Молния ООО;Россия, Москва, Сигнальный проезд 13, стр.3;+79067503879;msk@tk-molnia.ru 85 | "Московская транспортная компания ""Mosmuving""";Россия, Москва, Некрасовка Вольская 1;8 (495) 706-90-64;mosmuving@mail.ru 86 | "Грузовое такси ""RLB-trans""";Россия, Москва, Верхняя Масловка д.28;8-495-664-65-01;info@rlb-trans.com 87 | TRACKOM;Россия, Москва, Каширское ш., д.65;+7 (495) 585-63-23;trackom@yandex.ru 88 | ТрансРегион;Россия, Москва, ул. Полярная, 41, стр. 1;8 (800) 775-10-82;sales@tr-region.ru 89 | Уборка-Чисто;Россия, Москва, ул. Павловская 27/29;+7 (495) 532-57-51;uborkachisto@mail.ru 90 | Городская служба Автомобильных Перевозок;Россия, Москва, ул. Производственная, д. 25;+7 (495) 532-85-85;sales@gsap.ru 91 | "ООО ""БАГИРА""";Россия, Москва, Москва, ул. Молодцова 4А;8 (968) 701-20-19;2053022@bk.ru 92 | ТК Везущие Газели и Бычки;Россия, Москва, Новокосинская, 30;8 (495) 790-05-99;gazelz@yandex.ru 93 | "ООО ""Вест Винд""";Россия, Москва, ул.Промышленная, стр.3, д.11, оф.680;8 (499) 963-31-65;m2@west-wind.ru 94 | Слон;Россия, Москва, Дорожная, 60Б;8 (495) 646-58-98;Hello@slon-tk.ru 95 | "ООО ""Альба групп""";Россия, Москва, Нахимовский пр-т, д.52/27;8 (495) 508-68-62;5954281@mail.ru 96 | "ООО ТК ""КАРГОГРУЗ""";Россия, Москва;+7 (499) 391-444-2;avto1204@yandex.ru 97 | ТрансГруппКапитал;Россия, Москва, Мясницкая д.42, стр 3;8 (926) 657-93-25;dm_miller@mail.ru 98 | Московское Грузовое Такси;Россия, Москва, Озерная 23;8 (903) 288-97-30;sharo180@mail.ru 99 | ООО «ТЭК Олимп»;Россия, Москва;+7 (499) 390-44-53;tk-olimp2012@mail.ru 100 | "ООО ""Синий Шар""";Россия, Москва, Александра Солженицына 27, оф 421;+7 (495) 3749044;info@siniyshar.ru 101 | Алсена Л;Россия, Москва, Гостиничная 5;+7 495 22 101 22;bondarenko@alsena.ru 102 | "ТЕХОСМОТР ""ЭЛЬБА""";Россия, Москва, 3-й Угрешский пр. 8А;+7 (926) 257-64-96;to-auto@yandex.ru 103 | Негабарит Мир;Россия, Москва, ул. Соколово-Мещерская, д.29, офис 213;+7 (499) 402-80-36;petrov@negmir.ru 104 | Адамос-Логистик;Россия, Москва, Аллея Первой Маевки, д.15, стр.1;+7 (499) 350-02-50 многоканальный;info@adamoscompany.ru 105 | Cargo Management;Россия, Москва, Куркинское шоссе 30, офис 5;(498) 624-44-94;info@cargomanagement.ru 106 | Переезд Плюс;Россия, Москва, Петровско-Разумовский проезд, 29;+7 (925) 525 86 76;info@pereezd-plus.com 107 | А-Сервис;Россия, Москва, ул. Промышленная;8 (800) 333-88-04;info@as-sib.com 108 | Садко-Экспресс (Sadko-Express);Россия, Москва, Смоленская площадь, д. 3;8-800-77-000-75 (многоканальный);info@sadko-express.com 109 | LCM Group (Москва);Россия, Москва, 1-й Красногвардейский проезд, д.7, стр.1;+7 (495) 984 64 54;info@lcmg.ru 110 | Безопасные линии;Россия, Москва, Порядковый переулок, 21;8 (495) 280-78-48;info@bezopline.ru 111 | Lans-Logistic;Россия, Москва, ул. Горбунова д.2, стр. 3, оф. 812;+7 (499) 400-43-11;info@lanslogistic.com 112 | САПСАН Москва;Россия, Москва, Тюменский проезд, дом 3, стр.2;+7 (495) 201-16-20;2013sapsan@mail.ru 113 | СовИнвест Логистик;Россия, Москва, ул. Машкова, д. 22;8 (499) 392-00-96;logist@sovinvest.org 114 | ТрансОперГрупп;Россия, Москва, Россия, Москва, 3-й проезд Перова Поля, 8с11;+7 (495) 151 28 28;info@to-group.ru 115 | РоадТранс;Россия, Москва, Шоссе Энтузиастов, дом 56, стр. 32;+7 (499) 344-08-47;info@roadtrans.ru 116 | Транспортная компания «РусТранс»;Россия, Реутов, г. Реутов, ул. Фабричная д. 12;+7 (499) 638-36–30 (многоканальный);zakaz@premier-log.ru 117 | ООО «МТП»;Россия, Москва, ул. Нагатинская, д.1, стр.28;8-499-713-39-22;mtp-info@mail.ru 118 | Восток Импэкс;Россия, Москва, ул. Беговая, д.3, стр.1, БЦ Нордстар Тауэр, 31 этаж;+7 (495) 287-76-17;info@v-impex.ru 119 | Умный Переезд;Россия, Москва, Ярославское шоссе, д.122, корп.1;8 (495) 773-72-74;mail@intpereezd.ru 120 | "Компания ""ГрузАвто""";Россия, Москва, улица Искры, 31 к1;8 (929) 940-80-10;gruzavto08@mail.ru 121 | Компания «Аристос»;Россия, Москва, 3-й Проезд Перова Поля, дом 8, стр. 11;8 (800) 775-41-46;sale@aristos-logistika.ru 122 | Транспортная компания «Ютранс-Сервис»;Россия, Москва, Кусковская, дом 20 А, офис В 500;8 (495) 374-71-39;info@utrans.su 123 | "Транспортная компания ""Русь""";Россия, Москва, ул. Иркутская д.7 стр 9;;info@rustk.ru 124 | Мостранспорт;Россия, Москва, ул.Электродная, д.2, стр.12-13-14;8 (495) 66-808-44;info@mostransport.com 125 | ТрансЛогист (Москва);Россия, Москва, Алтуфьевское шоссе, д. 29 Б;;zakaz@trlogist.ru 126 | СЭТ-Груз;Россия, Москва, ул. Краснобогатырская, д.6, стр. 2;+7 (495) 665-45-52;sat-m@ncpmail.ru 127 | ТЭКОС;Россия, Москва, Электродный проезд, 16;+7 (495) 721-07-39 (многоканальный);info@rustekos.ru 128 | "Компания ""Карго МСК"" (Cargo MSK)";Россия, Москва, Никулинская ул., 5;+7 (495) 665-23-62;info@cargomsk.com 129 | Компания «Русский Экспедитор»;Россия, Москва, ул. Новолесная, д. 3/5, стр. 1;+7 (499) 653-54-29;logist@rusexpeditor.ru 130 | ООО «ТРАЕКТОРИЯ»;Россия, Москва, Костянский переулок 13, офис 41;+7 (499) 504-41-34;p2@tr-msk.ru 131 | Компания «Магнато Переезд»;Россия, Москва, ул. Садовническая, 82, стр. 2;8 (499) 408-63-78;info@magnato.ru 132 | ТЕПЛОДОМ;Россия, Москва, Филевский бульвар д.39;+7 (499) 500-97-06;teplodomys@mail.ru 133 | "Компания ""Дельфаст грузоперевозки""";Россия, Москва, Новодмитровская улица, 5А строение 2;8 (901) 543-60-29;info@delfast.ru 134 | ДОПОГ-Транс;Россия, Москва, Волгоградский проспект 42, корпус 5;+7 (499) 408-24-07;2774042@bk.ru 135 | EXPERTFURA транспортная компания;Россия, Москва, Алтуфьевское шоссе 33Б, офис 3;+7 (499) 391-47-26;info@expertfura.ru 136 | ДАЛС Лоджистикс;Россия, Москва, Дмитровское шоссе 157;+7 (495) 649 33 20;info@dalslogistics.ru 137 | ЗАО Транспортная компания «СЕМЕРКА»;Россия, Москва;+7 (495) 787-77-57;tk7@7cargo.ru 138 | Компания «Аверс Групп»;Россия, Москва, Зеленоград, проспект Генерала Алексеева, 42, стр. 1, оф. 105;+7 (495) 225-37-03;info@aversavto.ru 139 | "Транспортная компания ""ЦентрЭкспресс""";Россия, Москва, ул. Тайнинская, д. 9 стр. 1;+7 (495) 747-0-747;zakaz@centerexpress.ru 140 | ООО «Транс-Композит»;Россия, Москва, Проспект Мира, дом 101, стр.1;(495) 380-12-01;mail@tktk.su 141 | ООО «Компания «Перевозки-Переноски»;Россия, Москва, 3-ий Угрешский проезд, д. 6 (территория 1 Спецавтобазы);(495) 508-68-34;5086834@mail.ru 142 | Компания «Первое грузовое такси»;Россия, Москва, ул. Генерала Дорохова, 6;+7 (499) 703-00-81;info@pgtru.ru 143 | Компания «STT Logistics» (СТТ Логистика);Россия, Москва, ул. Островная, д.2;+7 (495) 234-52-57;info@sttlogistics.ru 144 | "ООО ""Глобал Логистик Групп""";Россия, Москва, Дмитровское шоссе 100, стр.2;+7 (499) 375-77-22;info@glg-russia.ru 145 | Международный Евразийский Таможенно-Логистический Холдинг;Россия, Москва, ул.Новый Арбат, д. 23, оф. 1;+7 (495) 744-77-01;eurasianlogistics@gmail.com 146 | ТК СеверТранс;Россия, Москва, Варшавское шоссе владение 248, строение 5;+7 (495) 276-16-69;a.lazarev@severtrans.net 147 | КАРГО-ТЕХНОЛОДЖИ;Россия, Домодедово, улица Лесная, д.23, офис 12;+7-495-782-31-10;info@ctnl.ru 148 | НикольТрансКарго;Россия, Москва;+7 (495) 648-45-17;logic@ntc-gc.ru 149 | Компания ILS (International Logistic Systems);Россия, Москва, ул. Шарикоподшипниковская, д. 13, стр. 2. Бизнес Центр ”ЕПК”;(495) 221-88-34;Transport@ils-russia.com 150 | "ООО ""ОРАНЖ ЛОГИСТИК"" (Orange Logistic)";"Россия, Москва, ул. Горбунова, д.2, стр.204 БЦ ""Гранд Сетунь Плаза"", офис В601";+7 (499) 501-11-51;info@orangelogistic.ru 151 | APS;Россия, Москва;+7 495 6204758;transport@aps-solver.com 152 | Holding-Finance Broker (Холдинг-Финанс Брокер);Россия, Москва, Большой Саввинский переулок, д. 11;+7-495-787-44-91;HFBroker@HFBroker.net 153 | "Транспортная компания ""Транс-Порт""";Россия, Москва, ул. Амурская, д. 3/1, стр.19;+7 (499) 963-55-55;tk-port@rambler.ru 154 | ИПОВС Логистик (Ipovs-Logistics);Россия, Москва, Шипиловская ул, д.64, корп. 1, офис 147;;info@ipovs.com 155 | Логистическая компания «Юнион Траст Экспедиция» (ЮТЭК);Россия, Москва, ул. Средняя Калитниковская, д.26/27, стр.1;+7 (495) 25-85-333;info@utec.ru 156 | "ООО ""ЕВРОЛОГИСТИКА""";Россия, Москва, п.Первомайское, ул.Рабочая, д.1;8 (495) 771-60-08;info@eurologic.ru 157 | "ООО ""ВК-Транс""";Россия, Москва, ул. Бойцовая д.22, строение 3;+7 (495) 721-09-71;info@vktrans.ru 158 | ALBA MARENA Logistic (Альба Марена);Россия, Москва, Автомобильный проезд, д.10, стр.11;8-800-500-00-16;info@al-ba.ru 159 | Транспортная компания «Лидер» (Москва);Россия, Москва, ул. Молодогвардейская д.58;8-499-344-07-95;lidertk2012@mail.ru 160 | "ООО ""ЧУДО""";Россия, Москва, ул Калибровская 31а, офис 312;(495) 969-20-75 (многоканальный);info@chudo-rail.ru 161 | "Компания ""Старый Приятель""";Россия, Москва, ул Большая Почтовая, дом 55/59, стр. 1, офис 315;8 (495) 728-94-38;info@sp-gruz.ru 162 | ТЭК «ЮЛЭКС»;Россия, Москва, Дмитровское шоссе, д. 60;+7 (495) 544-41-01;ulex@ulex.info 163 | Интер Алви (Inter Alvi);Россия, Москва, ул. Складочная, д.6, стр.27;8 (495) 775-86-92 (многоканальный);info@interalvi.ru 164 | "ООО ""ФАСТ-Н""";Россия, Подольск, ул. Лобачева, д. 6;+7 (499) 393-31-83;info@fast-n.net 165 | "Логистическая компания ""VESTA"" (ВЕСТА)";Россия, Москва, Варшавское ш., д.125 Ж, к.6;+7 495 988 96 44;sales@lcvesta.com 166 | "ООО ""Юнитек М""";Россия, Москва, ул. Мытная д., 28, стр., 3;+ 7 (929) 676-39-38;info@unitek-m.ru 167 | ООО «Либратранс»;Россия, Москва, улица Дмитрия Ульянова, дом 44 стр. 2;+7 (495) 989-4419;www@libratrans.ru 168 | "Логистический оператор GTA Logistics (ЗАО ""ДжиТиЭй Лоджистикс"")";Россия, Москва, ул. Большая Новодмитровская, д. 14, стр. 2;+7 (495) 649 1097 (многоканальный);sales@gta-logistics.ru 169 | Транспортная Компания «АВТО-ТРЭК»;Россия, Москва, 1-й Вязовский пр., д. 4, корп. 1, офис 423;+7 (499) 170 99 38;avto-trek77rus@mail.ru 170 | "ООО ""Крон""";Россия, Москва, ул.Полярная д.31А стр.1;+7 (495) 363-43-59;kron@kronmsk.ru 171 | Simple Logistic (Симпл Логистик);Россия, Москва, МО, Подольский район, 38 км автодороги М2 «Крым», ТЦ «Хамелеон» офис 427;8 (800) 333-57-32;info@simple-logistic.com 172 | "Компании ""Логис""";Россия, Москва, 1-й Дорожный проезд, дом 4, стр.1;+7 (495) 641-63-15;info@logis-company.ru 173 | Компания «Вэй Логистик»;Россия, Москва, Старопетровский проезд 7А, стр.5;+7 (495) 787 44 71;contact@waylogistic.ru 174 | ТрансЛогистикТорг;Россия, Москва, ул. Орловский переулок д.5;+7 (495) 374-52-25;translogistictorg@gmail.com 175 | "Транспортная компания ""АСКОР""";Россия, Москва, Лобненская д.21 стр 2;(499) 677-63-41;tkaskor@li.ru 176 | "ТК ""АльфаЛайнер"" (Москва)";Россия, Москва, ул. Шумкина, 18;8 800 700 31 91;info@rzdu.ru 177 | ЗАО «ФПК Трансагентство»;Россия, Москва, ул. Новая Переведеновская, д.8, 2 этаж;+7 (495) 781-36-86 (многоканальный);transport@fpk.ru 178 | "Транспортная компания ООО ""Перевозки Люкс""";Россия, Москва, Николоямский пер., д. 4/6;(495) 364-2829;info@perevozkilux.ru 179 | ЗАО «Столичное грузовое агентство»;Россия, Москва, пер. Балакиревский, 1 А;+7 (495) 232-39-89;welcome@stogruz.ru 180 | Компания «БумТранс»;Россия, Москва, ул. Василия Петушкова, д.8, стр.1;(495) 565-30-57 (многоканальный);info@bumtrans.ru 181 | Компания «ТЯГАЧ 2001»;Россия, Москва, Алтуфьевское шоссе д.44 офис 18;+7 (499) 948-0185;office@t2001.ru 182 | ОЛЛТРАНС;Россия, Москва, Востряковский проезд, д.10Б, офис 308;+7 (495) 902-59-37;alltrans22@gmail.com 183 | "ЗАО ""АВТО-40""";Россия, Москва, ул. Кетчерская, 13;+7 (495) 991-34-28;drive-servis@bk.ru 184 | Компания «Автослон»;Россия, Москва, ул. Промышленная, д.11, стр.8, офис 25;8-495-231-73-61;avto-slon@bk.ru 185 | Московская транспортная компания «АвтоАльянс»;Россия, Москва, 1-я Вольская ул., дом 12, оф. 18;+7 (495) 505-40-33;logist@a-alians.ru 186 | Компания «ООО ЖелДорТрансПроект»;Россия, Москва, ул. Деловая, д. 12, стр. 1;(495) 604-24-84;info@zheldortransproject.ru 187 | "ООО ""Технология доставки""";Россия, Москва, ул. Привольная, д.2, корпус 5;+7 (495) 740-40-80;info@t-dostavki.ru 188 | Две Столицы.ru;Россия, Санкт-Петербург, Ленинградская;8812-926-06-86;s9111866603@yandex.ru 189 | Север Логистик;Россия, Москва;88212576572;slogistik11@yandex.ru 190 | Logistics ART Industrial;Россия, Москва, ул. Б. Марфинская, дом 1, корпус 2, офис 12;+375298810386;director@logartind.com 191 | "ООО ""Диметр""";Россия, Одинцово;8 (903) 198-04-87;4060437@mail.ru 192 | ТрансСервисТорг;Россия, Москва, Алтуфьевское шоссе, д. 27, офис 331;+7 (495) 997-96-33;info@transst.ru 193 | Инком-Карго;Россия, Балашиха, ул.Советская 35;(495) 769-31-46;incom-cargo@inbox.ru 194 | Cargoos;Россия, Москва, Ст.Петровско-Разумовский пр-д, 1/23, стр. 1;+7 (929) 61- 823 - 61;cargoosru@gmail.com 195 | Грузовая Компания (Новосибирск);Россия, Новосибирск, ул. Крылова 36;8 (800) 250-55-65;info@tk-gk.ru 196 | Баграм-Сервис ООО;Россия, Владивосток, ул. Калина 4Д;423-249-91-76;avto@bagram.biz 197 | "Транспортная компания ""Автомиг""";Россия, Москва, Измайловский бульвар, д.58;8 (495) 544-59-26;avtomig-msk@yandex.ru 198 | Автозаказ;Россия, Москва, Строительный проезд 7;8-963-782-3577;7413577@mail.ru 199 | Единая Диспетчерская по перевозкам;Россия, Москва, Нижняя Красносельская дом 41;8 (495) 507-67-56;megatrede@yandex.ru 200 | Перевозки Недорого;Россия, Москва, по всей Москве и МО;8 499 703 46 09;vitalikgodunov@yandex.ru 201 | Московский Транспортный Брокер;Россия, Мытищи, Олимпийский проспект 10;+7 (495) 510-11-99;info@gruz-pro.ru 202 | Грузовой-сервис ЛЕГКИЙ ГРУЗ;Россия, Москва, Мичуринский проспект, 29;+7 (495) 645-123-5;legkiigruz@gmail.com 203 | Dial Group Logistics;Россия, Ступино, Ступинский район, д. Ольховка, 0 км автодороги Ольховка-Хатунь-Лапино, владение 1;+7 (800) 7070525;archive2dgl@yandex.ru 204 | "Компания ""Banana Trans""";"Россия, Москва, БП ""Румянцево"", 7Б ,офис 612";+7(495)419-09-01;bananatrans@mail.ru 205 | Логос-груз;Россия, Москва, ул Череповецкая 22;8 (495) 517-20-17;logos-gryz@yandex.ru 206 | ТК Эксперт Логистик;Россия, Люберцы, ул.Южная, д.8, А/Я № 312.;+7 (495) 640-20-30;expertlogistic@mail.ru 207 | "ООО ""ТК ДиЭсАй""";Россия, Москва, Варшавское шоссе, д. 17;+7 (495) 661-01-81;info@tkdsa.ru 208 | Центр-Транс;Россия, Москва, ул. Генерала Тюленева, 4а/С3;+7 495 956 70 06;kornakov@centr-trans.com 209 | ООО Диамант;Россия, Раменское, Соновый бор, ЗАО Мосгидромех;+79036619380;as@primelog.ru 210 | "ООО ""ГлавЛогистик""";Россия, Москва, Киевского шоссе (п Московский ) Домовладение 4 строение 2 корпус «Г» офис 925/1Г;8 (926) 933-44-43;info@glmsk.com 211 | ИП Абрамов А.П.;Россия, Москва, Голубинская 19;8 (499) 703-44-50;adam265@yandex.ru 212 | Вектор-Строй;Россия, Москва;+7 (903) 099-76-36;stroytrack@mail.ru 213 | "ООО ТК ""Дор-Авто""";Россия, Мытищи, ул. Летная, дом 15/20;8 (495) 640-57-53;info@dor-auto.ru 214 | WebЛогистика;Россия, Иваново, ул. Носова, д. 35/20, офис 1;+7 (4932) 93-93-62;weblogistika@yandex.ru 215 | "Транспортная Компани ""ШЕРЛ"" (Москва)";Россия, Химки, ул. Репина, д.6, стр.34;+7 (495) 135-29-82;dlyaploschadok@yandex.ru 216 | ФОРЕСТЛАЙН;Россия, Йошкар-Ола, ул. Осипенко, д. 1Б;+7-927-886-78-73;yovaz@mail.ru 217 | Транспортная компания Зебра;Россия, Москва, Фридриха Энгельса д.62;+7 (495) 796-34-40;tkzebra@bk.ru 218 | Eco Logic LLC;Россия, Москва, Беговой проезд 8;+7(495)721-57-71;eco_logic@bk.ru 219 | ГрузАвтоТакси;Россия, Москва, Ильменский проезд 1а;8 (495) 411-93-57;gruzavtotaxi@yandex.ru 220 | Pereezdmoskva;Россия, Москва;8 (965) 240-59-44;gruzchikmoss@yandex.ru 221 | ИП Канаянц Арсен Владимирович;Россия, Москва, Декабристов;+7 (926) 355-88-32;perevoz77@inbox.ru 222 | "ООО ""МСТ""";Россия, Балашиха, Балашихинский р-н, дер. Черное, ул. Агрогородок, д. 7, кв. 28;8 (495) 775-94-18;bmvbar@mail.ru 223 | ООО Астронг;Россия, Москва, 6-ая Радиальная, дом 62, строение 1;;astrong.su@ya.ru 224 | "ООО ""Максидрайв""";Россия, Москва;8 (985) 973-67-17;uvarov37@mail.ru 225 | "ООО ""Партнер""";Россия, Москва, Днепропетровский проезд, 7;+7 (495) 722-41-02;info@partnermsk.ru 226 | MAXUS LOGISTIC;Россия, Москва, улица Бирюлевская, дом 34, офис 25;8 (495) 764-66-13;info@maxus-logistic.ru 227 | "ООО ""АтлантТрансАльянс""";Россия, Москва, ул. Бутлерова, д. 17Б;8 (495) 790-08-40;office@tk-ata.ru 228 | "ООО ""АРВ-Континент""";Россия, Одинцово, Звенигородское шоссе д.3 стр.1;8 (909) 690-17-07;arv@arv-kontinent.ru 229 | "ООО ""ФАСТранс-МСК""";Россия, Омск, ул. 9-я Ленинская, 55/3 (территория Речпорта);(3812) 46-32-01;filials@fastrans.ru 230 | ОнлайнПереезд;Россия, Москва;+7 (495) 972-73-71;onlinepereezd-moskva@mail.ru 231 | "ТК ""Золотой Путь""";Россия, Москва, улица Лукинская д. 16. корпус;+7 (926) 258-44-55;2584455@gmail.com 232 | "ТК ""Транзит"" - экспедирование и таможенное оформление";Россия, Москва, Новый Арбат, 21, БЦ «Обновление Арбата», офис 1234;+7 (495) 643-19-55;sales.tranzitvl@yandex.ru 233 | Карго-Центр (CARGO CENTER LTD.);Россия, Москва, Врачебный проезд, д. 10, оф. 1;+7 (495) 50-484-50;info@cargo-center.ru 234 | Топтранспорт;Россия, Москва, Староалексеевская дом дом 7;+7-909-661-08-79;toptransport@yandex.ru 235 | "ООО ""Арсенал-мотор""";Россия, Москва, Мясницкая Ул 26а;8 (916) 652-33-46;armofil@mail.ru 236 | Оптимакран;Россия, Москва, Рязанский пр-т;8 (906) 737-27-09;info@optimakran.ru 237 | "ООО ""БазисТрансЛогистик""";Россия, Москва, ул. Ивовая д.9;+7 (926) 321 08 80;info@btl-group.ru 238 | Транспортная компания GO;Россия, Москва;8 (926) 308 1137;info@tkgo.ru 239 | "ООО ""МЕГАЭКСПРЕСС""";Россия, Москва, ул. Нагорная, д. 23, корпус 4;8-499-411-11-51;info@megaexpress.pro 240 | Увезу (Uvezy);Россия, Москва, Пушнина д.134, офис 3;;info@uvezy.ru 241 | Dron-cargO;Россия, Москва;+7 495 729-61-13;dron-cargo@yandex.ru 242 | "ООО ""Зевс""";Россия, Домодедово, Можайское шоссе , 134;8 (985) 629-18-18;ggruzciki@gmail.com 243 | СДС-Транс;Россия, Москва, ул. Академика Семенова, д. 3 оф. 212;+7 (910) 151-8008;power80@fromru.com 244 | Delivery Hunters;Россия, Москва, Каширский пр-д, 17;+7 (495) 774-51-70;service@delhun.ru 245 | Матадор Грузовое Такси;Россия, Москва, Озерная 23;8-968-809-85-87;matador-taxi@mail.ru 246 | ГЛГ (Российская логистическая группа);Россия, Москва, Годовикова 9с3;+7 (495) 617-61-48;mandrugin@yandex.ru 247 | Агрегатор переездов;Россия, Москва, Фестивальная улица, дом 28;+7 985 807 36 79;sales@movingaggregator.ru 248 | "ООО ""ИНЕНС""";Россия, Москва, ул. Бибиревская дом 17Б;+7 (495) 229-14-88;mos@ltd-group.ru 249 | VikTranS;Россия, Балашиха, Вишняковское ш. 109;+7 (910) 445 39 81;viktor-avto1@yandex.ru 250 | "ООО ""Дилижанс Логистик""";Россия, Москва, Пятницкое шоссе, 16;8 (495) 649-57-34;info@tk-diligence.ru 251 | "ООО ""МСК СТАРТ""";Россия, Балашиха, квартал Абрамцево 103А;8 963 631-63-58;info@mskstart.ru 252 | Велес-Е;Россия, Москва, п.Мосрентген;+7 (495) 786-15-03;info@veles-e.ru 253 | -------------------------------------------------------------------------------- /Parsers/alliance_catalog/parser.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/env python 2 | # -*- coding: utf-8 -*- 3 | 4 | import lxml.html as html 5 | import csv 6 | 7 | 8 | main_site = 'http://alliance-catalog.ru' 9 | 10 | 11 | def get_company_links(page, output_file): 12 | print "Parse page number {}".format(page) 13 | 14 | url = '{}/gruzoperevozki/moskva/?page={}'.format(main_site, page) 15 | page = html.parse(url).getroot() 16 | page_company_links = page.xpath("//div[@class='pad']/a") 17 | 18 | return map(lambda x: get_company_contacts(x, output_file), page_company_links) 19 | 20 | 21 | def get_company_contacts(link_node, output_file): 22 | company_link = link_node.attrib['href'] 23 | print "Parse company by link: {}".format(company_link) 24 | 25 | url = '{}{}'.format(main_site, company_link) 26 | page = html.parse(url).getroot() 27 | 28 | company = dict() 29 | company_name_node = page.xpath("//div[@class='headline']/div/h1") 30 | company['name'] = extract_node_text(company_name_node[0]) if len(company_name_node) > 0 else '' 31 | 32 | company_address_node = page.xpath("//div[@class='iconBox geo']/div") 33 | company['address'] = extract_node_text(company_address_node[0]) if len(company_address_node) > 0 else '' 34 | 35 | company_tel_node = page.xpath("//div[@class='iconBox call']/div") 36 | company['phone'] = extract_node_text(company_tel_node[0]) if len(company_tel_node) > 0 else '' 37 | 38 | company_contact_nodes = page.xpath("//div[@class='iconBox message']") 39 | email_node = map(lambda y: filter(lambda x: '@' in x.text_content(), y), company_contact_nodes) 40 | company['email'] = extract_node_text(email_node[0][0]) if len(email_node[0]) > 0 else '' 41 | 42 | for k, v in company.items(): 43 | company[k] = v.encode('utf-8') 44 | 45 | output_file.writerow(company) 46 | print "Company info save in file" 47 | return company 48 | 49 | 50 | def extract_node_text(node): 51 | return node.text_content().lstrip().rstrip() 52 | 53 | 54 | if __name__ == "__main__": 55 | print "Creating output file..." 56 | f = open('alliance-catalog.csv', 'w') 57 | result = csv.DictWriter(f, delimiter=";", fieldnames=['name', 'address', 'phone', 'email']) 58 | result.writeheader() 59 | 60 | map(lambda x: get_company_links(x, result), range(1, 51)) 61 | 62 | print "Saving data file..." 63 | f.close() 64 | 65 | print "Data was saved" 66 | -------------------------------------------------------------------------------- /Parsers/umniylogist/parser.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/env python 2 | # -*- coding: utf-8 -*- 3 | 4 | from bs4 import BeautifulSoup 5 | import urllib2 6 | import re 7 | import csv 8 | 9 | main_site = 'http://www.umniylogist.ru{}' 10 | 11 | 12 | def get_company_contacts(company_url, output=None): 13 | print "Parse company page: {}".format(company_url) 14 | 15 | url = main_site.format(company_url) 16 | page = urllib2.urlopen(url) 17 | soup = BeautifulSoup(page, "lxml") 18 | 19 | company = dict() 20 | name_node = soup.find_all('span', class_='fn org') 21 | company['name'] = name_node[0].string if len(name_node) > 0 else "" 22 | 23 | address_node = soup.find_all('td', class_='adr street-address') 24 | company['address'] = address_node[0].string if len(address_node) > 0 else "" 25 | 26 | phone_node = soup.find_all('td', class_='tel') 27 | company['phone'] = phone_node[0].string if len(phone_node) > 0 else "" 28 | 29 | email_node = soup.find_all('td', class_='email') 30 | company['email'] = email_node[0].string if len(email_node) > 0 else "" 31 | 32 | for k, v in company.items(): 33 | company[k] = v.encode('utf-8') if v is not None else "" 34 | 35 | output.writerow(company) 36 | print "Company info save in file" 37 | return company 38 | 39 | 40 | if __name__ == "__main__": 41 | print "Creating output file..." 42 | f = open('umniylogist.csv', 'w') 43 | result = csv.DictWriter(f, delimiter=";", fieldnames=['name', 'address', 'phone', 'email']) 44 | result.writeheader() 45 | 46 | page = urllib2.urlopen(main_site.format("/company")).read() 47 | soup = BeautifulSoup(page, "lxml") 48 | 49 | print "Get company links..." 50 | table_companes = soup.find_all('a', href=re.compile("/company/\d+")) 51 | 52 | map(lambda x: get_company_contacts(x.get('href'), result), table_companes) 53 | 54 | print "Saving data file..." 55 | f.close() 56 | 57 | print "Data was saved" 58 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Kaggle 2 | ====== 3 | 4 | Сompetitiona data learning and data mining 5 | -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/TextResearch.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Добрый день, уважаемые читатели. 2 | 3 | Сегодня я хочу поделиться с вами результатами моего мини-исследования на тему какие приемы чаще всего приносят победу в смешанных единоборствах. Тема была выбрана не случайно, т.к. всегда возникает много споров на предмет того что лучше бокс, тайский бокс, борьба и т.д. 4 | 5 | Для анализа было взято 4660 боев, начиная с 1991 года, которые проводились под эгидой промоушена UFC. 6 | 7 | ### Общий анализ боев 8 | 9 | Для начала посмотрим, на общее распределение результатов боев за всю историю: 10 | 11 | ![](./grafics/all_stats.png) 12 | 13 | Из приведенной диаграммы можно заметить, что практически половина побед одерживается нокаутами (1474 боя), в то время как на победу болевыми приемами приходится около 45% (1286 боев). 14 | 15 | ### Распределение побед за счет ударной техники 16 | 17 | Для того, чтобы понять какие из ударов чаще всего приносят победу взглянем на следующую диаграмму: 18 | 19 | ![](./grafics/ko_stat.png) 20 | 21 | Из нее видно, львиная доля побед одерживалась за счет **добивания руками** (Punches) - 595 боев, также 1/3 поединков (389 боев) заканчивалась в результате **нокаутирующего удара**(Punch) рукой. Так же можно заметить, что нокаут в результате ударов ногами происходил всего лишь в 10% процентах случаев (88 боев за всю историю). 22 | 23 | Посмотрим как распределяется динамика ударов во времени: 24 | 25 | ![](./grafics/ko_month_dynamic.png) 26 | 27 | На графике можно заметить, что количество побед одержанных добиванием или нокаутами резко возрастает в 2008 г, как мне кажется, это может быть связано с тем, что как раз в это время UFC купил японский промоушен PRIDE и все топовые бойцы последнего перешили в UFC, что привело к увеличению количества боев. 28 | 29 | Также стоит обратить внимание на то, что после того, как в UFC перестали биться голыми руками, общее количество ударов начало планомерно расти, это можно наблюдать из ниже приведенного графика: 30 | 31 | ![](./grafics/dynamic_strikes.png) 32 | 33 | ### Распределение побед одержанных болевыми приемами 34 | 35 | Посмотрим теперь на распределение болевых приемов: 36 | 37 | ![](./grafics/submintion_stat_.png) 38 | 39 | Из диаграммы видно что чаще всего победу помогают одержать: 40 | 41 | - **удушение сзади** (Rear Naked Choke) - 326 боев, 42 | - **рычаг** (Armbar) - 242 боя 43 | - **гильотина** (Guillotine Choke) - 191 бой 44 | 45 | Ярко выраженного лидера среди этих приемов нет, в отличии от предыдущего пункта с ударкой. 46 | 47 | Покажем динамику применения болевых приемов: 48 | 49 | ![](./grafics/submintion_month_dynamic.png) 50 | 51 | Из графика видно, что количество сабмишенов также возрастает в 2008 году, причины этого я указывал выше. Но стоит отметить одну интересную особенность, что до 2006 года *лидирующее место среди болевых* занимал **рычаг**, в то время как после на первое место со значительным отрывом вышло **удушение сзади**, а после 2008 года рычаг обогнала и гильотина. 52 | 53 | Если посмотреть на динамику переводов в партер, то она колеблется в пределах одного уровня, в отличии от ударов, у которых был виден явный возрастающий тренд: 54 | 55 | ![](./grafics/dynamic_sub.png) 56 | 57 | ### Сравнение динамики ударов и болевых 58 | 59 | Итак, сравним динамику и побед в результате ударов и болевых: 60 | 61 | ![](./grafics/correlation_ko_sub.png) 62 | 63 | Из графика видно, что до 1999 г. преимущество было на борцовских техник, а после чаша весов склонилась в сторону ударников. Возможно данный перевес произошел по тому, что именно в этом году формат 10-минутного поединка был замен 5-минутными раундами. 64 | 65 | Надо отметить тот факт, что введение перчаток в 1997 г. никак не повлияло на количество наносимых ударов. 66 | 67 | ### Заключение 68 | 69 | В качестве выводов, можно отметить следующее: 70 | 71 | - нельзя однозначно сказать какие техники лучше ударные или борцовские, т.к. видна их четкая взаимосвязь 72 | - в настоящее время отчетливо наблюдается тенденция смещение акцента в сторону ударных техник 73 | - победные удары наносятся преимущественно руками 74 | - самым популярным сабмишеном является вариации удушения (гильотина и классическое ссзади) 75 | -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/Thumbs.db: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/Thumbs.db -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/all_stats.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/all_stats.png -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/correlation_ko_sub.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/correlation_ko_sub.png -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/dynamic_strikes.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/dynamic_strikes.png -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/dynamic_sub.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/dynamic_sub.png -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/ko_month_dynamic.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/ko_month_dynamic.png -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/ko_stat.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/ko_stat.png -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/submintion_month_dynamic.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/submintion_month_dynamic.png -------------------------------------------------------------------------------- /UfcResearch/grafics/submintion_stat_.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/kuznetsovin/DataScience/90309462af3cfbc8d406c9982e9a97169c24a69f/UfcResearch/grafics/submintion_stat_.png --------------------------------------------------------------------------------