代码：pandas.read_html(url)主要参数：io：接收网址、文件、字符串 header：指定列名所在的行 encoding...
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) 案例1:抓取世界大学排名榜(第1页的数据) # 导入库...
df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列 df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False) 6行代码搞定,爬取速度也很快。 查看保存下来的数据: 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 ...
skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, tupleize_cols=None, thousands=',', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)# 常用的参数io:url、html文本、本地文件等 flavor:解析器 header:标题行 skiprows:跳过的行 attrs:属性,例如...
# 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:...
pandas read_html使用详解(一) pandas.read_html(io,match='.+',flavor=None,header=None,index_col=None,skiprows=None,attrs=None,parse_dates=False,tupleize_cols=None,thousands=',',encoding=None,decimal='.',converters=None,na_values=None,keep_default_na=True)[source]...
读取URL中,第N个表格。需要分析html代码。 import pandas as pd url = 'http://fx.cmbchina.com/Hq/' tb = pd.read_html(url,encoding='utf-8')[1] #经观察发现所需表格是网页中第2个表格,故为[1] print(tb) 1. 2. 3. 4. 输出如下: ...
获取http://www.air-level.com/air/xian/的空气质量指数表格数据。骚年,是不是蠢蠢欲动要爬虫三步走了? 代码 我说三行代码就可以轻松搞定, 你信吗?(正经脸): importpandasaspd df=pd.read_html("http://www.air-level.com/air/xian/",encoding='utf-8',header=0)[0]df.to_excel('xian_tianqi...
接收网址、文件、字符串 header:指定列名所在的行 encoding:The encoding used to decode the web page attrs:传递一个字典,用其中的属性筛选出特定的表格...data[1] 但这里只爬取了第一页的数据表,因为天天基金网基金净值数据每一页的url是相同的,所以read_html()函数无法获取其他页的表格,这可能运用了ajax动...
# 可能有多个表格,我们取第一个 df = pd.read_html(url)[0] # print(data) # 保存数据 df.to_csv('./data.csv', encoding='utf-8') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 打开读取的数据结果,效果还是非常不错的 ...