<body><style>table{border-collapse:collapse;/*相邻的边框会合并在一起,形成一个更加紧凑的外观。这也意味着单元格之间没有额外的间隙,而是共享同一边框*/}th, td{border:1px solid #dddddd;/*<th>和<td>元素都设置了1像素宽的实线边框,颜色是 #dddddd(浅灰色)*/text-align:left;/*文本左对齐*/padding...
<tablewidth="500px"height="300px"border="1"bordercolor="red"align="center"bgcolor="green"cellspacing="0"cellpadding="10"><caption>学生信息统计表</caption><tr><th>姓名</th><th>性别</th><th>年龄</th></tr><trbgcolor="blue"align="center"valign="bottom"><td>1</td><td>2</td><td...
fromHTMLTableimportHTMLTable# 创建表格对象table=HTMLTable()# 添加标题table.add_header(['姓名','年龄','城市'])# 添加数据行table.add_row(['Alice',30,'北京'])table.add_row(['Bob',22,'上海'])table.add_row(['Charlie',25,'广州'])# 生成HTML代码html_code=table.get_html()print(html_c...
如果我们不想在表输出中包括索引,可以在to_html()中设置index = False: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df.to_html('write_html.html', index=False) 1. 2. 3. 4. 此代码产生具有以下内容的write_html.html文件: <table border="1" class="datafra...
1. BeautifulSoup库解析HTML文件 pip install beautifulsoup4 2. 通过find()方法找到对应的HTML表格 from bs4 import BeautifulSoup with open('example.html') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') table = soup.find('table') 3. 遍历HTML表格的行和列,解析并拆分单元格 ...
生成的html文件内容如下,浏览器打开就能看出效果了 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <table border="1"style="color:red"><tr><th>序号</th><th>球星</th><th>身高</th><tr><tr><td>1</td><td>乔丹</td><td>2.1</td></tr><tr><td>2</td><td>乔丹</td><td>2.1<...
table_data.append(row_data) 7、打印表格数据: for row in table_data: print(row) 将以上代码整合到一起,完整的示例代码如下: import requests from bs4 import BeautifulSoup url = '你要爬取的网页URL' response = requests.get(url) html_content = response.text ...
一、认识table 1.首先看下table长什么样,如下图,这种网状表格的都是table 2.源码如下:(用txt文本保存,后缀改成html) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 <!DOCTYPEhtml><meta charset="UTF-8"><!--forHTML5--><meta http-equiv="Content-Type"content="text/html; charset=utf-8"/><html>...
dfs = pd.read_html(url, index_col=0) 指定要跳过的行数: dfs = pd.read_html(url, skiprows=0) 使用列表指定要跳过的行数(range 函数也适用) dfs = pd.read_html(url, skiprows=range(2)) 指定一个 HTML 属性 dfs1 = pd.read_html(url, attrs={"id": "table"}) dfs2 = pd.read_ht...