原始xls文件是从网页动态生成

如果原始的xls文件是来自网页的动态内容，通常直接下载得到的是静态页面（如html）而非可以直接导入Excel的xls文件。这种情况下的数据获取通常需要通过网络爬虫（Web Scraping）技术和特定的解析库，比如BeautifulSoup、Scrapy或Selenium等。

以下是基本流程：

1. **网络爬取**：使用像Selenium这样的工具模拟浏览器行为，打开包含动态内容的网页，让其加载动态生成的内容。

   from selenium import webdriver

   driver = webdriver.Firefox()  # 根据你的环境选择浏览器驱动
   driver.get(url)
   time.sleep(3)  # 等待动态内容加载完成
   html_content = driver.page_source
   driver.quit()

2. **数据解析**：利用BeautifulSoup等库解析HTML内容，找到隐藏在其中的Excel表格数据，这可能需要一些CSS选择器或者XPath的知识。

   from bs4 import BeautifulSoup

   soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')
   table_data = soup.select_one('#your_table_id') or soup.find_all('table')  # 调整标签名和id

3. **数据转换**：一旦获得到表格数据，可能会是一系列的嵌套字典或列表结构。这时，你需要将它们转换成pandas DataFrame以便后续处理。

   import pandas as pd

   dfs = []
   for tr in table_data.find_all('tr'):
       row_data = [td.text for td in tr.find_all('td')]
       dfs.append(row_data)

   data = pd.DataFrame(dfs, columns=header_list)  # header_list是你知道的列名

4. **保存为xls**：最后，你可以将处理好的DataFrame写入新的xls文件。

   data.to_excel('dynamic_data.xls', index=False)

需要注意的是，这类操作会遇到一些挑战，比如网站反爬机制、动态加载数据的延迟、以及数据的复杂结构。此外，一定要遵守网站的robots.txt协议和使用条款。