需要完整的代码，比如爬取https://www.enread.com/news/business/list_188.html

为了完整地提供从URL https://www.enread.com/news/business/list_188.html 爬取数据的代码示例，我们需要使用Python的`requests`库来发送HTTP请求，`BeautifulSoup`库来解析HTML内容，以及`pandas`库来处理数据。由于实际网站结构可能会变化，下面是一个基本的模板，假设文章标题位于`<h2>`标签内，链接位于`<a>`标签的href属性中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 定义函数来获取单页新闻列表
def get_business_news(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)

    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析HTML内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

        # 提取新闻标题和链接
        articles = []
        for article in soup.find_all('div', class_='news-item'):
            title = article.h2.text.strip() if article.h2 else ''
            link = article.find('a')['href'] if article.a else None
            articles.append({'Title': title, 'Link': link})

        # 转换为DataFrame
        news_df = pd.DataFrame(articles)

        return news_df
    else:
        print(f"Failed to fetch the page. Status code: {response.status_code}")

# 爬取指定页面
url = "https://www.enread.com/news/business/list_188.html"
news_page = get_business_news(url)

# 打印前几条数据
print(news_page.head())

# 存储数据到CSV文件
news_page.to_csv('business_news.csv', index=False)

注意，这个代码只是一个基本的起点，实际应用时可能需要考虑反爬虫策略（如验证码、登录验证），以及网页布局的变化。此外，如果你遇到权限问题或其他错误，可能需要联系网站管理员寻求解决方案，或者查看网站的开发者文档了解正确的抓取规则。