import pandas as pd import requests

时间: 2024-08-15 16:09:32 浏览: 45

Python基于pandas爬取网页表格数据

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以网页表格为例：https://www.kuaidaili.com/free/ 该网站数据存在table标签，直接用requests，需要结合bs4解析正则/xpath/lxml等，没有几行代码是搞不定的。今天介绍的黑科技是pandas自带爬虫功能，pd.read_html()，只需传人url，一行代码搞定。原网页结构如下： python代码如下： import pandas as pd\nurl='http://www.kuaidaili.com/free/' df=pd.read_html(url)[0] # [0]：表示第一个table，多个table需要指定，如果不指定默认第一个在Python的编程环境中，pandas库是一个非常强大的数据分析工具，同时也提供了一种便捷的方式来爬取网页中的表格数据。本文将详细介绍如何使用pandas的`read_html`函数来抓取网页表格，以及一些相关的参数和使用技巧。我们来看一个简单的例子。假设我们要爬取的网页是`https://www.kuaidaili.com/free/`，这个页面包含了一个表格，其中的数据可能是网络代理IP等信息。传统的爬虫方法通常会涉及`requests`库获取网页源码，然后结合`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML，寻找`<table>`标签并提取数据。然而，使用pandas的`read_html`函数，我们可以简化这一过程。 ```python import pandas as pd url = 'http://www.kuaidaili.com/free/' df = pd.read_html(url)[0] ``` 在这段代码中，`pd.read_html(url)`会解析URL中的HTML，找出所有的表格（`<table>`标签）并将其转换为DataFrame对象的列表。由于我们只需要第一个表格，所以通过索引`[0]`获取它。如果网页中有多个表格，可以通过不同索引值选取需要的表格。如果不想手动指定索引，`read_html`函数会默认返回第一个表格。提取后的数据会被存储在DataFrame对象`df`中，可以直接进行后续的数据处理操作，如保存到CSV文件： ```python # 将DataFrame保存为CSV文件，注意中文编码 df.to_csv('free_ip.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', header=1, index=0) print('done!') ``` `read_html`函数的API有很多可自定义的参数，例如： - `io`: 输入参数，可以是URL、HTML字符串或本地文件路径。 - `match`: 正则表达式，用于匹配表格的class或id属性。 - `flavor`: 解析器，默认为`bs4`，可以选择`lxml`等其他解析器。 - `header`: 指定表格的列名行，可以是整数或列表。 - `skiprows`: 跳过的行数，可以是整数或列表。 - `attrs`: 字典形式的HTML属性，如`{'id': 'table'}`，用于精确选择特定表格。 - `parse_dates`: 是否尝试将某些列转换为日期类型。 - `thousands`: 分隔符，用于识别数字中的千位分隔符。 - `encoding`: 文件编码，用于读取或写入时的字符编码。 - `converters`: 自定义函数，用于特定列的数据转换。 - `na_values`: 指定哪些值被视为缺失值。 - `keep_default_na`: 是否保留默认的缺失值标记。 - `displayed_only`: 是否只提取显示在页面上的表格。返回的结果是一个DataFrame对象组成的列表，即使网页只有一个表格，结果也会被包装在列表中。因此，如果我们只需要一个表格，可以直接通过索引访问，如`list[0]`，得到一个DataFrame对象。在实际使用中，根据网页结构和需求，灵活运用这些参数可以帮助我们更高效地提取所需数据。同时，pandas库提供了丰富的数据处理功能，如`DataFrame.loc`用于行列定位，`fillna`用于填充缺失值，`rolling`用于移动窗口计算，`isnull`用于检查空值，以及`RFM`模型分析等，这些都是在数据分析中常用的方法。 pandas的`read_html`函数提供了一种快速、简便的方式来抓取网页表格数据，结合pandas的其他功能，可以轻松完成数据的获取和预处理工作。对于从事数据分析或者Web爬虫工作的开发者来说，熟练掌握这一功能将极大地提高工作效率。

这段代码是在Python编程环境中导入两个常用的库。`import pandas as pd`用于引入Pandas库，Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，它提供了一个DataFrame的数据结构，非常适合于数据清洗、整理和分析。`import requests`则引入了requests库，这是一个HTTP请求库，常用于发送GET、POST等网络请求，并获取返回的响应数据，特别是在数据抓取和API交互中非常常见。简单来说，这两个库组合起来可以让你方便地处理各种类型的数据并进行网络通信操作。

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import pandas as pd import requests

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