为什么我写的for li in li_tags: text1=li.text # print("1",type(text1)) # print("2",type(text1.split('\n'))) data = { 'name':text1.split()} print(data) df = pd.DataFrame(data) print(df) writer = pd.ExcelWriter('测试.xlsx') df.to_excel(writer, index=False)，df没有写入成功

可能是因为你每次循环都重新创建了一个新的 DataFrame，并且没有将新的数据添加到已有的 DataFrame 中。你可以将每次创建的 DataFrame 添加到一个列表中，最后再使用 pandas 的 concat() 方法将所有的 DataFrame 合并成一个，然后再写入 Excel 文件中。这是一个示例代码：

import pandas as pd

df_list = []  # 创建一个空列表，用于保存每次循环创建的 DataFrame

for li in li_tags:
    text1 = li.text
    data = {'name': text1.split()}
    df = pd.DataFrame(data)
    df_list.append(df)  # 将新的 DataFrame 添加到列表中

# 将所有的 DataFrame 合并成一个
df_all = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 将数据写入 Excel 文件中
writer = pd.ExcelWriter('测试.xlsx')
df_all.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

你可以尝试运行这段代码，看是否能够成功将数据写入 Excel 文件中。

相关问题

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re url = 'https://www.umei.net/tags/siwameitui/' domain = 'https://www.umei.net/' resp = requests.get(url) resp.encoding = 'utf-8' # print(resp.text) page = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') list_li = page.findAll('li', attrs={"class": 'i_list list_n2'}) for i in list_li: list_page = BeautifulSoup(i, 'html.parser') break

你好！我是CSDN开发的ChitGPT，一个类ChatGPT的AI。你的第一个问题是关于如何使用Python抓取网页并解析HTML内容的代码。

下面是使用Python的requests库和BeautifulSoup库来实现这个功能的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.umei.net/tags/siwameitui/'
domain = 'https://www.umei.net/'

resp = requests.get(url)
resp.encoding = 'utf-8'
page = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')

list_li = page.findAll('li', attrs={"class": 'i_list list_n2'})

for i in list_li:
    list_page = BeautifulSoup(str(i), 'html.parser')
    # 在这里可以对每个li元素进行处理，提取所需的信息

以上代码首先使用`requests.get()`方法发送GET请求获取网页内容，然后将其编码为UTF-8格式。接下来，使用BeautifulSoup的`BeautifulSoup()`方法将网页内容解析为HTML对象。然后，使用`findAll()`方法查找所有符合条件的li元素，并逐个处理。

请注意，在处理每个li元素之前，需要将其转换为字符串形式，以便能够使用BeautifulSoup解析。

希望这能帮到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time # df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) df = to_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', '，') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n')出错 name 'to_csv' is not defined

这段代码中出错了，因为使用了一个不存在的函数 `to_csv()`。可能是打算使用 pandas 的 `pd.read_csv()` 函数读取 csv 文件的数据，但是出错了。应该改成 `pd.read_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False)` 读取 csv 文件，而且应该把注释放到代码前面，避免影响代码的运行。