python 获取表格table信息，并以表格的形式存到excel里

可以使用Python中的pandas库来获取表格信息，并将其存储到Excel文件中。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取html网页中的table表格
url = 'http://www.example.com/table.html'
tables = pd.read_html(url)

# 选择第一个表格
table = tables[0]

# 将表格存储到Excel文件中
table.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码会从指定的网页中读取表格信息，并将第一个表格存储到名为"output.xlsx"的Excel文件中。如需处理本地的HTML文件，只需将`pd.read_html(url)`改为`pd.read_html('filename.html')`即可。

相关问题

如何获取网站table存到Excel表格中

要将网站中的table数据存储到Excel表格中，一般可以使用Python中的pandas库进行操作。下面给出一个简单的代码示例：

import requests
import pandas as pd

url = 'http://www.example.com'
response = requests.get(url)

tables = pd.read_html(response.text)  # 从网页源代码中读取所有的table数据
df = tables[0]  # 假设要存储第一个table数据

df.to_excel('example.xlsx', index=False)  # 将table数据存储到Excel表格中，不包含索引列

其中，使用read_html()方法从网页源代码中读取所有的table数据，并将其存储在一个列表中。由于一个网页中可能包含多个table，我们需要根据实际情况选择需要存储的table数据。在本例中，我们选择了第一个table数据，存储到了Excel表格中。使用to_excel()方法可以将DataFrame数据存储到Excel表格中，其中参数index=False表示不包含索引列。

如何获取网站全部table存到Excel表格中

要获取网站中的全部table，并将其存储到Excel表格中，可以使用Python中的pandas库和BeautifulSoup库进行操作。下面给出一个简单的代码示例：

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.example.com'
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
tables = soup.find_all('table')  # 查找网页中的全部table元素

dfs = []  # 用于存储所有的DataFrame数据
for table in tables:
    dfs.append(pd.read_html(str(table))[0])  # 将每个table元素转换为DataFrame数据，并存储在dfs列表中

with pd.ExcelWriter('example.xlsx') as writer:
    for i, df in enumerate(dfs):
        df.to_excel(writer, sheet_name=f'table_{i+1}', index=False)  # 将每个DataFrame数据存储到Excel表格中，每个sheet的名称为table_i（i从1开始）

其中，使用BeautifulSoup库查找网页中的全部table元素，并使用pd.read_html()方法将每个table元素转换为DataFrame数据。将所有的DataFrame数据存储在dfs列表中，最后使用pd.ExcelWriter()方法将每个DataFrame数据存储到Excel表格中，每个sheet的名称为table_i（i从1开始）。