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>...
for i in range(6): 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)) # 保存到CSV df2.to_csv(r"C:...
《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...
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`req...
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_某网站 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,查看网页源代码: ...
csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据。 1.csv模块&reader方法读取: import csv with open('enrollments.csv', 'rb') asf: reader =csv.reader(f) print reader out:<_csv.reader object at 0x00000000063DAF48> reader函数,接收一个可迭代的对象(比如csv文件),能返回一个生成器...
Python大本营 公众号:Python大本营 全网同名 3 人赞同了该文章 引言 pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法,这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。 在合并时,不需要用爬虫获取站点的HTML。但是,在分析数据之前,数据的清理和格式化可能会遇到一些问题。在本文中,我...
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: 查看web页面数据 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,查看网页源代码: ...
其中,Python的pandas库提供了从HTML网页中解析表格数据的便捷方法。pd.read_html函数是pandas库中用于此目的的主要函数之一。本文将深入探讨pd.read_html函数的参数,并通过实例演示如何使用这些参数来从HTML网页中提取数据。 一、pd.read_html函数概览 pd.read_html函数可以从HTML网页中读取多个表格,并将其转换为pandas...
之后在爬取一些小型数据时,只要遇到这种Table表格型数据,就可以先试试 pd.read_html() 大法。 作者:叶庭云 微信公众号:修炼PythonCSDN:https://yetingyun.blog.csdn.net/本文仅用于交流学习,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。 觉得文章对你有帮助、让你有所收获的话,期待你的点赞呀,不足之处...