使用Pandas和Python读取HTML文件可以通过以下步骤实现: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 使用Pandas的read_html()函数读取HTML文件: 代码语言:txt 复制 data = pd.read_html('file.html') 其中,file.html是你要读取的HTML文件的路径。
# 导入库importpandasaspdimportcsv# 传入要抓取的urlurl1="http://www.compassedu.hk/qs"#0表示选中网页中的第一个Tabledf1=pd.read_html(url1)[0]# 打印预览df1# 导出到CSVdf1.to_csv(r"C:\Users\QDM\Desktop\世界大学综合排名.csv",index=0,encoding="gbk")# 或导出到Exceldf1.to_excel(r"C:...
'read'): text = obj.read() elif isinstance(obj, char_types): text = obj try: if os.path.isfile(text): with open(text, 'rb') as f: return f.read() except (TypeError, ValueError): pass else: raise TypeError("Cannot read object of type %r" % type(obj)._...
检查发现上面的数据为表格型数据,使用read_html爬取网页数据,返回的结果是DataFrame组成的list ,在最后加上一个索引[0]即可得到爬取的表格数据。 import pandas as pd df=pd.read_html('http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml')[0] df.head() 下拉到网页...
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:上海市天气预报_上海市10天天气预报 目标页面 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...
Python Pandas pandas.read_html函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...
在Python中,可以使用循环来实现对read_html函数的多次调用。read_html函数是pandas库中的一个函数,用于从HTML文件中读取表格数据。 要实现read_html的循环,可以按照以下步骤进行操作: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 定义一个包含多个HTML文件路径的列表: ...
一、read_html函数 Pandas包中的read_html()函数是最简单的爬虫,可以爬取静态网页表格数据。 但只适合于爬取table表格型数据,例如: ## 通过F12查看HTML结构 ## http://www.air-level.com/air/guangzhou/ <table class="..." id="..."> <thead> ...
1.Pandas的read_html函数 这里我们要介绍的是Pandas里解析HTML页面的函数:read_html。 查看源码后我们可以看出,该函数的参数比较多,下面我挑重点给大家解释几个。 (1)io(最关键参数) 源码注释 A URL, a file-like object, or a raw string containing HTML. Note that ...
1、读取html import urllib.request url = 'file:///D:/***.html' html = urllib.request.urlopen(url).read() print(html) # 打印查看 1. 2. 3. 4. 5. 6. url是指html的文件地址,你可以直接打开html文件,复制网站粘贴即可,读取的是html源代码信息赋给变量html。