for i in range(1, 26): url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}' df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列 df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-...
在接下来的示例中继续使用维基百科,但是这些方法同样适用于其他含有表格的HTML页面。 例如读取美国GDP的数据表: 现在,就不能用match参数指定要获得的那个表格标题——因为这表格没有标题,但是可以将其值设置为“Nominal GDP”,这样依然能匹配到我们想要的表格。 table_GDP = pd.read_html('https://en.wikipedia.or...
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=',', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)源代码、 将HTML表读入DataFrame对象列表。 参数...
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, tupleize_cols=None, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True) 常用的参数: io:可以...
本文主要介绍Python中,使用pandas的read_html()读取动态(需要浏览器解析的页面)或静态页面中的table表格数据,并存储到Excel文件中的方法,以及相关的示例代码。 1、使用read_html()读取静态页面的table 静态页面是指不需要浏览器解析生成,直接获取的html页面的源码,例如, import pandas as pd url_mcc = "https://...
本文通过一个小实例,说明使用Pandas的read_html方法读取网页Table表格数据 要读取的网页表格数据 http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd
利用pandas库中的read_html方法抓取网页中常见的表格型数据,读取URL,匹配一个包含特殊字符的表importpandasaspdurl='http://fx.cmbchina.com/Hq/'matchStr='交易币'tb=pd.read_html(url,match=matchStr)print(tb)输出如下:[0123456780交易币交易币单位基本币现汇卖出价现
在下文中一共展示了pandas.read_html方法的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: get_portfolio_fromttjj ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import pandas [as 别名]# 或者: from pandas importread_html[as...
pandas库外部导入数据方法read_html的作用是将HTML表读入DataFrame对象
除此之外，Pandas还可以读取其他格式的数据文件，例如HTML、SQL数据库等。这些功能使得Pandas成为一个非常灵活的数据处理工具。在实际应用中，根据文件的类型，我们可以选择不同的方法来读取数据。例如，对于CSV文件，我们使用read_csv方法；对于Excel文件，我们使用read_excel方法。这些方法提供了丰富的参数，...