爬取https://news.sina.cn/zt_d/yiqing0121中全国疫情每月份的全部累计数据并且正确输出

好的，我会使用Python中的requests和BeautifulSoup库来爬取数据，并使用pandas库进行数据处理和输出。

首先，我们需要先安装requests、BeautifulSoup和pandas库。可以使用以下命令来安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas

然后，我们可以开始编写代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = "https://news.sina.cn/zt_d/yiqing0121"

# 发送请求获取网页内容
response = requests.get(url)
html = response.content.decode("utf-8")

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

# 获取每个月份的累计数据表格
tables = soup.find_all("table")

# 遍历每个表格，获取数据
data = []
for table in tables:
    # 获取月份
    month = table.find_previous_sibling("h2").text.strip()
    # 获取表格中的数据
    rows = table.find_all("tr")
    for row in rows[1:]:
        cells = row.find_all("td")
        province = cells[0].text.strip()
        confirmed = cells[1].text.strip()
        cured = cells[2].text.strip()
        dead = cells[3].text.strip()
        # 将数据添加到列表中
        data.append([month, province, confirmed, cured, dead])

# 将数据转换为DataFrame格式，并输出到CSV文件中
df = pd.DataFrame(data, columns=["月份", "省份", "累计确诊", "治愈", "死亡"])
df.to_csv("全国疫情每月份累计数据.csv", index=False)

print("数据已成功输出到CSV文件中！")

这段代码会先发送请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析网页内容，找到每个月份的累计数据表格。然后，遍历每个表格，将表格中的数据添加到一个列表中。最后，将数据转换为DataFrame格式，并输出到CSV文件中。