利用pandas.read_html()直接读取网页中的表格数据

利用pandas.read_html()直接读取网页中的表格数据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 表格型数据首先分析pandas.read_html() 函数的参数import pandas as pddf=pd.read_html()# 常用的参数io：url、html文本、本地文件等header：标题行flavor：解析器skip

麻辣清汤

4140人浏览 · 2022-05-12 11:12:29

麻辣清汤 · 2022-05-12 11:12:29 发布

利用pandas.read_html()直接读取网页中的表格数据

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

首先分析pandas.read_html() 函数的参数

import pandas as pd
df=pd.read_html()
# 常用的参数
io：url、html文本、本地文件等
header：标题行
flavor：解析器
skiprows：跳过的行
attrs：属性，例如：attrs = {'id':'table'}
parse_dates:解析日期
# 注意：返回的结果是DataFrame组成的list 
## 需要最后加上一个索引[0]

当网页中含有多个表格时
选取百度百科中的世界500强企业表格为例

在这里插入图片描述

import pandas as pd
df=pd.read_html(io='https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%96%E7%95%8C500%E5%BC%BA/640042',header=0)[1]
#因为该网页有多个表格，pd.read_html()生成的该网页内所有表格的list属性
#需要用索引来确定需要提取的表格
df

成果图展现：
在这里插入图片描述

网页内需要翻页的表格
比如：http://eid.csrc.gov.cn/ipo/1017/index.html

在这里插入图片描述

#  导入所需要用到的库
df = pd.DataFrame()
for i in range(1,5):  
    url3 =f"http://eid.csrc.gov.cn/ipo/1017/index_{i}.html"
    print(url3)
     #可加utf-8，如果乱码
     #数据合并
    df = pd.concat([df, pd.read_html(url3,header=0)[0]]) # 爬取+合并DataFrame