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用pandas爬取数据,太实用了

2022-06-05    Python教程初学详解
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hello,大家好,今天又跟大家见面了,提到爬虫,大家都能想到什么?request?scrapy?hai'y还有什么呢?大家知不知道,pandas也有一个神奇的功能,爬数据?你此刻内心的想法yi'ding一定是这样d的?what?没逗我吧?大家一起来看一看吧!

pandas除了k可以读取Excel、csv文件还可以读取html文件,利用这个方法可以直接爬虫网页的Table表格型数据,无需敲更多的爬虫代码,简单!粗暴!

查看HTML结构,如果发现是下面这个table格式的,那直接可以上手开干。

<table class="..." id="...">
<thead>
<tr>
<th>...</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>...</td>
</tr>
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
...
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
</tbody>
</table>

下面我们来看下如何操作。

 

一、使用方法

 

举一个例子,拿wiki百科上的各国家收入的页面抓取演示一下。

 

 

用pandas爬取数据,太实用了

 

这个页面中有非常多的表格,符合我们的要求,直接使用read_html,它可以自动将网页的所有表格数据全部抓取下来。代码如下:


import pandas as pd
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Gross_national_income'
tables = pd.read_html(url)

这里返回的tables是一个DataFrames的列表,每个DataFrame就是网页中从上到下顺序的数据表格。因此,可以用列表的切片tables[x]来提取网页指定的表格数据。
比如,我们对第4个表格感兴趣,那么直接:


talbes[3]

用pandas爬取数据,太实用了

 

当然,上面表格看起来有点别扭,我们可以简单几个操作调整一下表结构。

 

df = tables[3].droplevel(0, axis=1)
.rename(columns={'No.':'No', 'GDP[10]':'GDP'})
.set_index('No')

用pandas爬取数据,太实用了

这样看起来就好多了。

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