python 滚动爬取dataframe

要滚动爬取dataframe，您可以使用Pandas中的iloc函数来选择要滚动的行。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 每次滚动2行
scroll = 2

# 初始行数
start_row = 0

# 滚动爬取
while start_row < len(df):
    # 选择要滚动的行
    rows = df.iloc[start_row:start_row+scroll]
    print(rows)
    
    # 增加滚动量
    start_row += scroll

在这个例子中，我们读取了一个CSV文件并定义了每次滚动的行数。然后我们使用一个while循环来滚动爬取。在循环中，我们使用iloc函数选择要滚动的行，并打印它们。最后，我们增加滚动量以继续滚动爬取，直到我们到达了数据框的末尾。

请注意，在这个例子中，我们假设您有足够的内存来一次性读取整个数据框。如果您的数据框太大，无法一次性读取，您可以考虑使用Pandas的chunksize参数来分块读取数据。

相关问题

python 滚动爬取dataframe，并滚动赋值给新的dataframe

可以使用pandas中的rolling函数来实现滚动计算，然后将结果赋值给新的dataframe。

假设有一个原始的dataframe df，需要对其中的某一列进行滚动计算，结果赋值给新的dataframe df_new，可以按照以下步骤操作：

1. 使用rolling函数对原始dataframe df中的某一列进行滚动计算，例如计算每5行的平均值：

rolling_mean = df['column_name'].rolling(window=5).mean()

2. 将滚动计算结果赋值给新的dataframe df_new中对应的列，例如赋值给df_new的'rolling_mean'列：

df_new['rolling_mean'] = rolling_mean

完整代码示例：

import pandas as pd

# 读取原始dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# 滚动计算每5行的平均值
rolling_mean = df['column_name'].rolling(window=5).mean()

# 创建新的dataframe
df_new = pd.DataFrame()

# 将滚动计算结果赋值给新的dataframe中的对应列
df_new['rolling_mean'] = rolling_mean

python爬虫爬取在线表格

要使用Python爬虫爬取在线表格，可以借助requests库发送网络请求，获取网页的HTML内容。然后使用parsel库对HTML进行解析，提取出表格数据。接下来，可以使用pandas库将表格数据转换为DataFrame对象，方便后续的数据处理和分析。最后，可以使用python-docx库创建一个新的Word文档，并将表格数据写入到文档中。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Python爬虫爬取在线表格并将数据写入Word文档：

import requests
from parsel import Selector
import pandas as pd
from docx import Document

# 发送网络请求，获取网页内容
url = "https://example.com/table.html"  # 替换成实际的表格网址
response = requests.get(url)
html = response.text

# 使用parsel解析HTML，提取表格数据
selector = Selector(html)
table = selector.xpath("//table")
rows = table.xpath(".//tr")
data = []
for row in rows:
    cells = row.xpath(".//td/text()").getall()
    data.append(cells)

# 将数据转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的Word文档
doc = Document()
# 写入标题
doc.add_heading("Table Data", level=1)

# 写入表头
table_head = doc.add_table(rows=1, cols=len(df.columns))
for i, header in enumerate(df.columns):
    table_head.cell(0, i).text = header

# 写入表格数据
table_body = doc.add_table(rows=len(df), cols=len(df.columns))
for i, row in enumerate(df.values):
    for j, value in enumerate(row):
        table_body.cell(i, j).text = str(value)

# 保存Word文档
doc.save("table_data.docx")