pandas 网页抓取表格

使用 Pandas 可以很方便地从网页中抓取表格数据。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

url = 'http://example.com/table.html'
dfs = pd.read_html(url)

for df in dfs:
    print(df)

其中，`pd.read_html()` 函数可以直接从指定 URL 中读取所有表格数据，并返回一个包含 DataFrame 的列表。你可以通过遍历列表来访问每个 DataFrame。如果你知道要读取的表格在页面中的位置，也可以使用 `pd.read_html()` 的 `match` 参数来指定一个 CSS 选择器来匹配表格。

注意：这种方法可能会遇到一些问题，例如网页结构发生变化或表格格式不规范等。所以在使用时需要注意这些可能的问题并进行适当的处理。

相关问题

用pandas抓取经纬度

在Python中，使用Pandas库主要是处理表格数据，但它本身并不直接支持从网络抓取经纬度信息。如果你想通过Pandas获取地理位置的数据，通常需要先从其他数据源，如地理编码服务（例如Google Maps API、Bing Maps API等），或者包含经纬度信息的在线数据库或CSV文件中导入。

例如，如果你已经有了包含地址或其他位置信息的DataFrame，你可以使用第三方库`geopy`或`pandas-geojson`来查询并添加经纬度。首先安装所需的库：

pip install geopy pandas-geopandas

然后可以使用`geopy`的`Nominatim`类来获取经纬度：

import pandas as pd
from geopy.geocoders import Nominatim

def get_lat_lng(address):
    geolocator = Nominatim(user_agent="your_app_name")
    location = geolocator.geocode(address)
    if location:
        return (location.latitude, location.longitude)
    else:
        return None

# 假设df是一个包含地址的DataFrame
df['latitude'], df['longitude'] = zip(*df['address'].apply(get_lat_lng))

如果你的数据源本身就是JSON格式，并且包含了经纬度字段，可以直接读入Pandas DataFrame：

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)  # 展示全列内容
df = pd.read_json('data_with_coordinates.json')

python抓取网页新闻并表格化

你可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来抓取网页新闻。首先，使用 requests 库发送 GET 请求获取网页内容，然后使用 BeautifulSoup 库解析网页内容，提取出需要的信息，最后将信息表格化。

以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://news.sina.com.cn/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

news_list = []
for news in soup.select('.news-item'):
    title = news.select_one('.news-title').text.strip()
    time = news.select_one('.time').text.strip()
    link = news.select_one('a')['href']
    news_list.append({'标题': title, '时间': time, '链接': link})

df = pd.DataFrame(news_list)
print(df)

这段代码会抓取新浪新闻首页的新闻标题、时间和链接，并将其表格化输出。你可以根据自己的需求修改代码，抓取不同网站的新闻信息。