使用pandas的read_html()函数来解析这个HTML字符串中的表格: import pandas as pd # 从网页URL读取HTML表格 url = 'https://example.com/page-with-tables' dfs = pd.read_html(url, match='Table Title') # 假设表格有'Table Title'这样的属性或文本 # 由于我们
pandas.read_html( io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, ...
在上面的代码中,我们首先导入 Pandas 库,然后通过 read_html 函数从指定 URL 中获取所有表格数据,并打印出每个 DataFrame。解析单个表格如果我们知道 HTML 页面中只包含一个表格,可以直接获取解析后的 DataFrame。例如,如果我们有一个名为 table.html 的 HTML 页面,内容如下:...
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。这个函数提取所有的HTML表格,并返回一个所有表格的列表。
table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races') len(table_MN) # 输出 1 df = table_MN[0] df.head() 输出: 显然,用Pandas能够很容易地读取到了表格,此外,从上面的输出结果可以看出,跨多行的Year列也得到了很好地处理,这要比自...
Python pandas.read_html用法及代码示例 用法: 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)...
指定read_html函数的参数(可选): 为了精确读取所需的表格,可以使用read_html函数的参数,如match、attrs等。 match:用于匹配表格的文本内容,只返回包含指定文本的表格。 attrs:用于匹配表格的HTML属性,如id、class等。 python # 使用match参数匹配表格标题 tables = pd.read_html('https://example.com/table.html...
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、 ...
read_html函数的源码: def 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, ): r""" Read HTML...
pandas read_html使用详解(一) 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)[source]...