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Python基于pandas爬取网页表格数据

以网页表格为例:https://www.kuaidaili.com/free/

该网站数据存在table标签,直接用requests,需要结合bs4解析正则/xpath/lxml等,没有几行代码是搞不定的。

今天介绍的黑科技是pandas自带爬虫功能,pd.read_html(),只需传人url,一行代码搞定。

原网页结构如下:

Python基于pandas爬取网页表格数据

python代码如下:

import pandas as pd
url='http://www.kuaidaili.com/free/'
df=pd.read_html(url)[0] 
# [0]:表示第一个table,多个table需要指定,如果不指定默认第一个
# 如果没有【0】,输入dataframe格式组成的list
df

输出dataframe格式数据

Python基于pandas爬取网页表格数据

Python基于pandas爬取网页表格数据

再次保存到本地,csv格式,注意中文编码:utf_8_sig

print(type(df))df.to_csv('free ip.csv',mode='a', encoding='utf_8_sig', header=1, index=0)print('done!')

查看csv文件

Python基于pandas爬取网页表格数据

先来了解一下read_html函数的api:

pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, tupleize_cols=None, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)

常用的参数:

  • io:可以是url、html文本、本地文件等;
  • flavor:解析器;
  • header:标题行;
  • skiprows:跳过的行;
  • attrs:属性,比如 attrs = {'id': 'table'};
  • parse_dates:解析日期

注意:返回的结果是**DataFrame**组成的**list**。

若要dataframe,直接取list【0】

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。