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...
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...
import pandas as pd url = "http://fund.eastmoney.com/fund.html" data = pd.read_html(url,at...
爬取2019年成都空气质量数据(12页数据),目标URL:http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html 代码语言:txt AI代码解释 import pandas as pd dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url for i in range(len(dates)): df...
这样的表格数据,就可以利用pandas模块里的read_html函数方便快捷地抓取下来。下面我们就来操作一下。 2. 快速抓取 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 pandasas pd import csv for iin range(1,178):# 爬取全部177页数据 ...
pandas是一个流行的Python数据分析库,提供了丰富的数据处理和分析工具。read_html是pandas库中的一个函数,用于从HTML文件中读取表格数据。 当使用pandas的read_html函数时,可能会遇到"找不到我想要的表"的错误。这个错误通常是由以下几个原因引起的: HTML文件中没有表格数据:read_html函数需要在HTML文件中找到表格...
本文通过一个小实例,说明使用Pandas的Read_html方法读取网页Table表格数据 要读取的网页表格数据 http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd # 数据出现省略号 pd.set_option('display.width', None) ...
使用Pandas read_html 时遇到问题 我的目标是从 HTML 表中提取数据,特别是与最近日期(在本例中为 5/20)对应的数据 下面是相应的 HTML 代码: <html> <head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <title>FW: NEFS 2 Available Quota 5/21</title>...
在数据分析和处理过程中,经常会遇到需要从网页上获取数据的情况。而pandas库中的read_html函数就提供了一种快速方便地从网页中抓取表格数据的方法。本篇文章将详细介绍pandas.read_html的功能和使用方法。 1. pandas.read_html简介 pandas.read_html函数是pandas库中的一个非常有用的函数,它可以用来从网页中抓取所有...
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) ...