爬取的数据保存到csv没有标题
时间: 2024-05-10 22:17:00 浏览: 56
如果你使用Python的pandas库来将数据保存到CSV文件,你可以在使用to_csv()函数时设置参数header=False,这样就不会保存标题行了。例如:
```
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
# 将数据保存到CSV文件,不保存标题行
df.to_csv('data.csv', index=False, header=False)
```
这样保存的CSV文件就没有标题行了。
相关问题
python爬取数据并生成csv文件的代码
好的,以下是一个Python爬取数据并生成CSV文件的示例代码:
```python
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送HTTP请求,获取HTML内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
html = response.text
# 使用BeautifulSoup解析HTML内容,获取目标数据
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
data = []
for item in soup.find_all('div', class_='item'):
title = item.h2.text.strip()
price = item.find('span', class_='price').text.strip()
data.append([title, price])
# 将目标数据保存到CSV文件中
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['标题', '价格'])
writer.writerows(data)
```
以上代码实现了以下功能:
1. 获取指定网站的HTML内容。
2. 使用BeautifulSoup解析HTML内容,获取指定class属性的元素。
3. 将目标数据保存到CSV文件中,文件名为data.csv。
你只需要将代码中的"url"改为你要爬取的网站地址,"class_"改为你要获取数据的标签属性,"writerow"中的列表改为你要保存的数据即可。
希望这个示例可以帮助你完成你的任务,如果还有其他问题,请继续提问。
如何将爬取出来的数据保存到csv文件里呢
您可以使用Python中的csv模块将数据保存到CSV文件中。下面是一个简单的示例代码,可以将爬取的数据保存到CSV文件中:
``` python
import requests
import time
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
# 构造POST请求的参数
data = {
'channelId': '1',
'page': '1',
'pageSize': '20',
'keyword': '',
'area': '',
'dayRange': '',
'category': '',
'noticetype': '',
'tenderRange': '',
'tenderProject': '',
'beginTime': '',
'endTime': ''
}
# 发送POST请求获取第1页的数据
url = 'http://www.ccgp.gov.cn/cr/list'
response = requests.post(url, data=data)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析网页内容并将数据保存到列表中
data_list = []
for item in soup.find_all('div', class_='vT-srch-result-list-bid'):
title = item.find('a').get_text().strip()
date = item.find('span', class_='vT-srch-result-list-bidDate').get_text().strip()
data_list.append([title, date])
# 等待5秒后,发送POST请求获取第2页的数据
time.sleep(5)
data['page'] = '2'
response = requests.post(url, data=data)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析网页内容并将数据保存到列表中
for item in soup.find_all('div', class_='vT-srch-result-list-bid'):
title = item.find('a').get_text().strip()
date = item.find('span', class_='vT-srch-result-list-bidDate').get_text().strip()
data_list.append([title, date])
# 等待5秒后,发送POST请求获取第3页的数据
time.sleep(5)
data['page'] = '3'
response = requests.post(url, data=data)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析网页内容并将数据保存到列表中
for item in soup.find_all('div', class_='vT-srch-result-list-bid'):
title = item.find('a').get_text().strip()
date = item.find('span', class_='vT-srch-result-list-bidDate').get_text().strip()
data_list.append([title, date])
# 依此类推,获取剩余的页面数据
# 将数据保存到CSV文件中
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['标题', '日期'])
for row in data_list:
writer.writerow(row)
```
在上面的代码中,我们使用了csv库将数据保存到CSV文件中。我们首先使用`open`函数打开一个名为`data.csv`的文件,并指定使用`csv.writer`来写入数据。注意,我们在打开文件时使用了`newline=''`参数,这是为了避免在Windows系统中出现额外的空行。在写入数据之前,我们首先写入了一个表头行,然后遍历数据列表,将每一行数据写入到CSV文件中。最后,我们关闭文件句柄。