网页具有以上结构,我们可以尝试用pandas的 pd.read_html() 方法来直接获取数据。 pd.read_html() 的一些主要参数 io:接收网址、文件、字符串 header:指定列名所在的行 encoding:The encoding used to decode the web page attrs:传递一个字典,用其中的属性筛选出特定的表格 parse_dates:解析日期 三、爬取实战 ...
This example continues to use Wikipedia but the concepts apply to any site that has data in an HTML table. What if we wanted to parse the US GDP table show below? This one was a little harder to use match to get only one table but matching on ‘Nominal GDP’ gets the table we ...
可以看到上面html里是table表格数据，刚好适合抓取。import pandas as pd url = "http://fund.eastmoney...
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...
html=etree.HTML(f.read().replace("x:","")) 1. 2. 3. 4. 5. 最终我编写的解析代码如下: header=None data=[] fortrinhtml.xpath("//table/tr"): row=[] fortdintr.xpath("./td"): num=td.xpath("./@num") ifnumandnum[0]: ...
attrs = {'asdf': 'table'} 不是有效的属性字典,因为‘asdf’即使是有效的XML属性,也不是有效的HTML属性。可以找到有效的HTML 4.01表属性这里。可以找到HTML 5规范的工作草案这里。它包含有关现代Web表属性的最新信息。「parse_dates:」bool, 可选参数参考read_csv()更多细节。「thousands:」str, 可选参数用来...
Table表格一般网页结构 二.pandas请求表格数据原理 基本流程 其实,pd.read_html可以将网页上的表格数据都抓取下来,并以DataFrame的形式装在一个list中返回。 三.pd.read_html语法及参数 pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None,index_col=None,skiprows=None, attrs=None, parse_dates=...
attrs = {'asdf': 'table'} 不是有效的属性字典,因为‘asdf’即使是有效的XML属性,也不是有效的HTML属性。可以找到有效的HTML 4.01表属性这里。可以找到HTML 5规范的工作草案这里。它包含有关现代Web表属性的最新信息。 「parse_dates:」bool, 可选参数参考read_csv()更多细节。
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://baike.baidu.com/item/%E7%A7%BB%E5%8A%A8%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%BB%A3%E7%A0%81/5935540?fr=aladdin" dfs = pd.read_html( url_mcc, match...
import pandas as pd from lxml import etree with open("明细费用表1.xlsx", encoding="u8") as f: html = etree.HTML(f.read().replace("x:", "")) 1 2 3 4 5 最终我编写的解析代码如下: header = None data = [] for tr in html.xpath("//table/tr"): row = [] for td in tr....