谈及pandas的read.xxx系列的函数,常用的读取数据方法为:pd.read_csv() 和 pd.read_excel(),而 pd.read_html() 这个方法虽然少用,但它的功能非常强大,特别是用于抓取Table表格型数据时,简直是个神器。无需掌握正则表达式或者xpath等工具,短短的几行代码就可以将网页数据快速抓取下来并保存到本地
HTML格式不正确:read_html函数依赖于正确的HTML结构来解析表格数据。如果HTML文件或URL中的HTML代码存在错误或不完整,可能会导致read_html函数无法正确解析表格数据。在这种情况下,可以尝试手动修复HTML代码或使用其他工具来清理HTML。 缺少必要的依赖库:read_html函数依赖于lxml或html5lib库来解析HTML。如果这些库没有...
data = pd.concat([data, pd.read_html(url)[0]])# 爬取并且合并DataFramedata2 = data.loc[data["证券代码"].notna(),:].reset_index(drop=True) data.shape# (3688, 9) 二、to_html函数 Pandas导出数据有to_csv、to_sql、to_excel等,还可以利用pd.to_html()函数将数据存储为html格式。 importo...
**pandas.read_html()的语法 ** 语法: pandas.read_htlm(io) Python Copy 其中, io可以是一个HTML字符串,一个文件,或一个URL。 例1:使用Html字符串 在这个例子中,我们使用符号”’将一个多行字符串存储在一个名为html_string的变量中。然后,我们调用函数 read_html 并将 html_string 传给它。这个函数提...
一、介绍read_html()函数喜欢Python编程的小伙伴你知道吗,python的pandas库除了可以做数据分析,还可以做简易爬虫,仅需一行核心代码,就可以实现一个爬虫程序,轻轻松松爬取网页数据! 它就是 pandas库的read_ht…
引言pandas中的 read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法,这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。 在合并时,不需要用爬虫获取站点的HTML。但是,在分析数据之前,数据的…
pd.read_html(url) 从HTML 页面中读取数据。实例 import pandas as pd #从 CSV 文件中读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql(...
(1)read_html的用法 作用:快速获取在html中页面中table格式的数据 (2)to_sql的用法 将获得的DataFrame数据写入数据表中 (3)使用urlencode构造所需的url参数 摘要:我们平常在浏览网页中会遇到一些表格型的数据信息,除了表格本身体现的内容以外,你可能想透过表格再更进一步地进行汇总、筛选、处理分析等操作从而得到更多...
它就是pandas库的read_html()函数,实现python爬虫可以说是非常方便了。 这里需要说明的是,它只能针对网页上有<table></table>标签的表格数据进行爬取。 二、分析爬取目标页面 这里,我爬取的目标网址是: 查看web页面数据 可以看到,页面上是有一个表格数据的,按F12打开开发者模式,查看网页源代码: ...
首先，导入必要的库，利用read_html读取网页中的所有表格，如维基百科上的表格列表。通过设置match参数，可以指定需要的特定表格，如“Election results from statewide races”。读取后，虽然可以快速获取数据，但数据类型可能存在问题，如GOP、DFL等列为object。这时，需要将这些列转换为数值格式，如使用...