p={page}".format(page=i+1)df2=pd.concat([df2,pd.read_html(url2)[0]])print("第{page}页抓取完成".format(page=i+1))# 保存到CSVdf2.to_csv(r"C:\Users\QDM\Desktop\新浪财经数据.csv",encoding="gbk",index=0)# 保存到Exceldf2.to_excel(r"C:\Users\QDM\Desktop\新浪财经数据.xlsx",...
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《pandas中read_csv详解》 1、注意numpy中loadtxt()和pandas中read_csv()不一样!!! 前者需要指定分隔符,不然就会读一整行。且返回的就是一个ndarray了 后者可以不用指定,不指定会默认逗号分隔。且返回的是一个表格型的数据结构,有行索引和列索引。需要用np.array()转化成ndarray才能用。如下图 2、注意pandas...
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/<tableclass="..."id="..."><thead><tr><th>...</th></tr></thead><tbody><tr><td>...</td></tr><tr>...
下面以中国上市公司信息这个网页中的表格为例,感受一下read_html函数的强大之处。 import pandas as pd import csv for i in range(1,178): # 爬取全部177页数据 url = 'http://s.askci.com/stock/a/?reportTime=2018-06-30&pageNum=%s' % (str(i)) ...
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/<tableclass="..."id="..."><thead><tr><th>...</th></tr></thead><tbody><tr><td>......
url2 = "http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={page}".format(page=i+1) df2 = pd.concat([df2,pd.read_html(url2)[0]]) print("第{page}页抓取完成".format(page = i + 1)) ...
HTML(Hypertext Markup Language)是一种用于创建网页的标记语言。它由一系列标签组成,用于定义网页的结构和元素。Python提供了许多库和模块,可以用于读取和解析HTML。在本文中,我们将介绍如何使用Python读取HTML,并提供一些代码示例。 准备工作 在开始之前,我们需要安装一个第三方库beautifulsoup4,它是一个用于解析HTML和XM...
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...
在Python编程中，处理网页数据时，`read_html()`函数是极其便捷的工具，特别适用于抓取表格格式的网页内容。该函数位于`pandas`库下，能够解析HTML文档并提取出表格数据。案例1：以世界大学排名榜为例，通过`read_html()`可以轻松获取第1页的数据。首先，确保已安装`pandas`和`requests`库，然后使用`...