用pandas获取excel表格的链接,并获取链接的内容
时间: 2024-05-10 10:15:16 浏览: 15
可以使用 pandas 的 `read_excel()` 函数来读取 Excel 文件,并使用 `iloc` 或 `loc` 方法获取链接所在的行,然后使用 `requests` 库来获取链接的内容。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import requests
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 获取链接所在的行,假设在第二列
link_row = df.iloc[0]
# 遍历链接所在的行,获取链接并获取链接内容
for link in link_row:
if isinstance(link, str) and link.startswith('http'):
response = requests.get(link)
content = response.content
print(content)
```
上面的代码中,我们首先使用 `pd.read_excel()` 函数读取了一个名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件,然后使用 `iloc[0]` 方法获取了第一行数据,即链接所在的行。接着,我们遍历链接所在的行,使用 `isinstance()` 函数判断该单元格是否为字符串类型,并且以 `http` 开头,如果是,就使用 `requests.get()` 函数获取链接内容,并使用 `print()` 函数打印出来。
相关问题
如何用Python批量爬取小红书帖子标签,并使用pandas库保存为Excel表格
1. 导入所需的库:
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
```
2. 定义函数用于爬取小红书帖子标签:
```
def get_tags(url):
# 发送请求获取页面内容
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取标签
tags = []
for item in soup.select('.note-topics .topic-item'):
tags.append(item.text.strip())
return tags
```
3. 定义函数用于爬取小红书帖子链接:
```
def get_links(page):
# 发送请求获取页面内容
url = f'https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/{page}'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取链接
links = []
for item in soup.select('.note-list li'):
links.append(item.select_one('.title a')['href'])
return links
```
4. 定义主函数用于批量爬取小红书帖子标签,并使用pandas库保存为Excel表格:
```
def main():
# 定义要爬取的页数
pages = range(1, 11)
# 定义要保存的数据列表
data = []
# 循环爬取每一页的链接,并获取标签
for page in pages:
links = get_links(page)
for link in links:
tags = get_tags(link)
data.append({'link': link, 'tags': tags})
# 将数据保存为Excel表格
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('tags.xlsx', index=False)
```
5. 调用主函数开始爬取:
```
if __name__ == '__main__':
main()
```
以上代码可以批量爬取小红书帖子标签,并使用pandas库保存为Excel表格,你可以根据自己的需要进行修改和优化。
用beautifulsoup抓取网页表格信息,并利用pandas库函数,将爬取结果存储在本地excel表格中
好的,下面是代码实现:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 爬取网页内容
url = 'http://www.xxx.com/xxx'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
# 获取表格信息
table = soup.find('table', {'class': 'xxx'})
rows = table.find_all('tr')
data = []
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
cols = [col.text.strip() for col in cols]
data.append(cols)
# 将数据存储到本地excel表格中
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('table.xlsx', index=False, header=False)
```
其中,需要替换的部分:
- `url`:待爬取的网页链接。
- `table`:待抓取的表格属性。
- `xxx`:需要根据实际情况进行替换。
解释一下代码的实现过程:
首先,利用 `requests` 库爬取网页内容,并用 `BeautifulSoup` 库解析网页。然后,通过 `find` 方法找到表格标签,再通过 `find_all` 方法找到表格行和列,并用列表 `data` 存储表格信息。
接着,将列表 `data` 转换成 `pandas` 库中的数据框,并用 `to_excel` 方法将数据存储到本地excel表格中,其中 `index` 和 `header` 参数均设置为 `False`,表示不输出行索引和列索引。
注意,为了避免编码问题,需要在文件开头添加以下代码:
```python
# -*- coding: utf-8 -*-
```
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