Theo tiêu đề, tôi đã thử sử dụng
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']8 nhưng cho tôi lỗi sau:
Nội dung chính
- Cập nhật 01
- Giới thiệu
- Basic Usage
- Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạch
- Full Solution
- Bản tóm tắt
- Làm thế nào để bạn tải một tệp HTML trong Python?
- Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?
- Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?
- Những định dạng tệp nào có thể đọc gấu trúc?
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
Tôi đã làm gì sai?
Cập nhật 01
Giới thiệu
Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạchJul 31, 2014 at 10:04
Bản tóm tắtlokheart
Làm thế nào để bạn tải một tệp HTML trong Python?39 gold badges93 silver badges168 bronze badges
5
Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?
Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
Những định dạng tệp nào có thể đọc gấu trúc?Jul 31, 2014 at 21:34
Tôi đã làm gì sai?ZJS
HTML chứa một số JavaScript trên đầu và sau đó là bảng HTML. Tôi đã sử dụng R để xử lý nó bằng cách phân tích HTML bằng gói XML để cung cấp cho tôi một khung dữ liệu. Tôi muốn làm điều đó trong Python, tôi có nên sử dụng một thứ khác như BeautifulSoup trước khi tặng nó cho gấu trúc không?1 gold badge14 silver badges22 bronze badges
1
Đã hỏi ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 10:04Jul 31, 2014 at 10:04
- lokheartlokheartlokheart
- 22.8K39 Huy hiệu vàng93 Huy hiệu bạc168 Huy hiệu đồng39 gold badges93 silver badges168 bronze badges
- Tôi nghĩ rằng bạn đang đi đúng hướng bằng cách sử dụng một trình phân tích cú pháp HTML như súp đẹp. pandas.read_html [] đọc một bảng HTML không phải là một trang HTML.
Bạn sẽ muốn làm điều gì đó như thế này ...
import pandas as pds pds_df = pds.read_html['C:/age0.html'] pds_df[0]
Đã trả lời ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 21:34Jul 31, 2014 at 21:34
ZjszjsZJS
3,8931 Huy hiệu vàng14 Huy hiệu bạc22 Huy hiệu đồng1 gold badge14 silver badges22 bronze badgesJan 5, 2018 at 8:06
Trước hết cài đặt các gói dưới đây cho mục đích phân tích cú phápsrana
PIP cài đặt BeautifulSoup43 bronze badges
Giới thiệu
Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạch
Bản tóm tắtHTML table into a pandas DataFrame. This function can be useful for quickly incorporating tables from various websites without figuring out how to scrape the site’s HTML. However, there can be some challenges in cleaning and formatting the data before analyzing it. In this article, I will discuss how to use pandasimport pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']9 to read and clean several Wikipedia HTML tables so that you can use them for further numeric analysis.
Basic Usage
Làm thế nào để bạn tải một tệp HTML trong Python?
Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?
Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?Những định dạng tệp nào có thể đọc gấu trúc?
Tôi đã làm gì sai?HTML chứa một số JavaScript trên đầu và sau đó là bảng HTML. Tôi đã sử dụng R để xử lý nó bằng cách phân tích HTML bằng gói XML để cung cấp cho tôi một khung dữ liệu. Tôi muốn làm điều đó trong Python, tôi có nên sử dụng một thứ khác như BeautifulSoup trước khi tặng nó cho gấu trúc không?
Đã hỏi ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 10:04Jul 31, 2014 at 10:042018 | ZjszjsZJS | 3,8931 Huy hiệu vàng14 Huy hiệu bạc22 Huy hiệu đồng1 gold badge14 silver badges22 bronze badges | Trước hết cài đặt các gói dưới đây cho mục đích phân tích cú pháp | PIP cài đặt BeautifulSoup4 |
2018 | PIP Cài đặt LXML | PIP Cài đặt HTML5LIB | Sau đó sử dụng 'read_html' để đọc bảng HTML trên bất kỳ trang HTML nào. | Hy vọng điều này có thể giúp cho bạn. |
2018 | PIP Cài đặt LXML | 3,8931 Huy hiệu vàng14 Huy hiệu bạc22 Huy hiệu đồng1 gold badge14 silver badges22 bronze badges | Trước hết cài đặt các gói dưới đây cho mục đích phân tích cú pháp | PIP cài đặt BeautifulSoup4 |
2016 | PIP Cài đặt LXML | PIP Cài đặt HTML5LIB | Sau đó sử dụng 'read_html' để đọc bảng HTML trên bất kỳ trang HTML nào. | Hy vọng điều này có thể giúp cho bạn. |
2014 | ZjszjsZJS | 3,8931 Huy hiệu vàng14 Huy hiệu bạc22 Huy hiệu đồng1 gold badge14 silver badges22 bronze badges | Trước hết cài đặt các gói dưới đây cho mục đích phân tích cú pháp | PIP cài đặt BeautifulSoup4 |
PIP Cài đặt LXML
36,2%
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
3PIP Cài đặt HTML5LIBGOP, DFL and Other columns to numeric values if we want to do any analysis.
3,4%
53,0%
4,6%
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
4Sau đó sử dụng 'read_html' để đọc bảng HTML trên bất kỳ trang HTML nào.
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
044,9%
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
146,4%
8,6%
Hy vọng điều này có thể giúp cho bạn.2018 | ZjszjsZJS | 42.4 | 53.9 | 3.7 |
2018 | PIP Cài đặt LXML | 36.2 | 60.3 | 3.4 |
2018 | PIP Cài đặt LXML | 42.4 | 53.0 | 4.6 |
2016 | PIP Cài đặt LXML | 44.9 | 46.4 | 8.6 |
2014 | ZjszjsZJS | 44.5 | 50.1 | 5.4 |
42,4%
Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạch
3,8931 Huy hiệu vàng14 Huy hiệu bạc22 Huy hiệu đồng1 gold badge14 silver badges22 bronze badgesHTML table.
Trước hết cài đặt các gói dưới đây cho mục đích phân tích cú phápUS GDP table show below?
PIP cài đặt BeautifulSoup4GDP’ gets the table we want as the first one in the list.
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
4from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
5Không có gì đáng ngạc nhiên khi chúng tôi có một số dọn dẹp để làm. Chúng tôi có thể cố gắng loại bỏ
print[f'Total tables: {len[table_MN]}']4 như chúng tôi đã làm Last & nbsp; thời gian:
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
6Thật không may, chúng tôi nhận được điều này & nbsp; lỗi:
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
7Vấn đề ở đây là chúng ta có một nhân vật ẩn,
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
12 gây ra một số lỗi. Đây là một Latin1 không phá vỡ của người Viking [ISO 8859-1] & nbsp; không gian.ISO 8859-1] space”. ISO 8859-1] space”.
Một tùy chọn tôi đã chơi xung quanh là trực tiếp xóa giá trị bằng
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
13. Nó hoạt động nhưng tôi lo lắng về việc liệu nó có bị phá vỡ với các nhân vật khác trong & nbsp; tương lai hay không.Sau khi đi xuống hố thỏ Unicode, tôi quyết định sử dụng
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
14 để làm sạch giá trị này. Tôi khuyến khích bạn đọc bài viết này để biết thêm chi tiết về lý do cho cách tiếp cận của tôi.Tôi cũng đã tìm thấy các vấn đề với các không gian bổ sung đi vào dữ liệu trong một số bảng khác. Tôi đã xây dựng một chức năng nhỏ để làm sạch tất cả các giá trị văn bản. Tôi hy vọng những người khác sẽ tìm thấy điều này & nbsp; hữu ích:
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
8Tôi có thể chạy chức năng này trên toàn bộ DataFrame bằng cách sử dụng
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
15:from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
9In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
15 Hiệu suấtHãy thận trọng về việc sử dụng
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
15 Chức năng này rất chậm nên bạn nên thận trọng khi sử dụng nó.Hàm
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
15 là một hàm gấu trúc rất không hiệu quả. Bạn không nên sử dụng nó rất thường xuyên nhưng trong trường hợp này, DataFrame nhỏ và làm sạch như thế này là khó khăn nên tôi nghĩ rằng nó là một sự đánh đổi hữu ích & nbsp;Một điều mà
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
15 bỏ lỡ là các cột. Hãy cùng nhìn vào một cột trong More & NBSP; Chi tiết:import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
0Chúng tôi có
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
20 đáng sợ trong tên cột. Có một vài cách chúng ta có thể làm sạch các cột nhưng tôi sẽ sử dụng In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
21 trên các cột bằng cách chuyển đổi cột thành một chuỗi và sử dụng In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
22 để chạy chức năng. Các phiên bản tương lai của gấu trúc có thể làm cho điều này một chút & nbsp; dễ dàng hơn.import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
1import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
2Bây giờ chúng tôi có một số nhân vật ẩn được làm sạch. Cái gì & nbsp; tiếp theo?
Hãy để thử nó ra & nbsp; một lần nữa:
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
#otherwise try str[table] as input
6import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
4Điều này thực sự khó khăn. Nếu bạn trông thực sự chặt chẽ, bạn có thể nói rằng
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
23 trông hơi khác so với In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
24. Thật khó để nhìn thấy nhưng thực sự có một sự khác biệt giữa Unicode Dash và Minus. & NBSP; Ugh.May mắn thay, chúng ta có thể sử dụng
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
13 để làm sạch nó & nbsp;import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
5import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
6Một cột khác chúng ta cần xem xét là cột
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
26. Trong năm 2020, nó chứa đựng những thứ 2020 [EST] mà chúng tôi muốn thoát khỏi. Sau đó chuyển đổi cột thành int. Tôi có thể thêm vào từ điển nhưng phải thoát khỏi dấu ngoặc đơn vì chúng là các ký tự đặc biệt trong một biểu thức thông thường & nbsp;import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
7import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
8Trước khi chúng tôi kết thúc nó và gán lại các giá trị này cho DataFrame của chúng tôi, có một mục khác để thảo luận. Một số cột này nên là số nguyên và một số là phao. Nếu chúng tôi sử dụng
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
27, chúng tôi không có nhiều sự linh hoạt. Sử dụng In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
28, chúng tôi có thể kiểm soát loại số nhưng chúng tôi không muốn gõ thủ công cho mỗi & nbsp; cột.Hàm
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
15 là một hàm gấu trúc rất không hiệu quả. Bạn không nên sử dụng nó rất thường xuyên nhưng trong trường hợp này, DataFrame nhỏ và làm sạch như thế này là khó khăn nên tôi nghĩ rằng nó là một sự đánh đổi hữu ích & nbsp;Một điều mà
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
15 bỏ lỡ là các cột. Hãy cùng nhìn vào một cột trong More & NBSP; Chi tiết:import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
0Chúng tôi có
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']2
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
20 đáng sợ trong tên cột. Có một vài cách chúng ta có thể làm sạch các cột nhưng tôi sẽ sử dụng In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
21 trên các cột bằng cách chuyển đổi cột thành một chuỗi và sử dụng In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
22 để chạy chức năng. Các phiên bản tương lai của gấu trúc có thể làm cho điều này một chút & nbsp; dễ dàng hơn.import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
1import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
2import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']3
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']4
Bây giờ chúng tôi có một số nhân vật ẩn được làm sạch. Cái gì & nbsp; tiếp theo?
2020 | 20234.0 | 57589 | -5.9 | 0.62 | 11.1 | 28 có thể lấy một từ điển tên cột và các loại dữ liệu. Điều này thực sự hữu ích và tôi không biết điều này cho đến khi tôi viết bài viết này. Dưới đây là cách chúng ta có thể xác định kiểu dữ liệu cột & nbsp; ánh xạ: 9 | 79.9 | 28 có thể lấy một từ điển tên cột và các loại dữ liệu. Điều này thực sự hữu ích và tôi không biết điều này cho đến khi tôi viết bài viết này. Dưới đây là cách chúng ta có thể xác định kiểu dữ liệu cột & nbsp; ánh xạ: 9 |
2019 | 21439.0 | 64674 | 2.2 | 1.80 | 3.5 | -4.6 | 78.9 | -2.5 |
2018 | 20580.2 | 62869 | 3.0 | 2.40 | 3.9 | -3.8 | 77.8 | -2.4 |
2017 | 19519.4 | 60000 | 2.3 | 2.10 | 4.4 | -3.4 | 76.1 | -2.3 |
2016 | 18715.0 | 57878 | 1.7 | 1.30 | 4.9 | -3.1 | 76.4 | -2.3 |
Ở đây, một gợi ý nhanh chóng. Gõ từ điển này là chậm. Sử dụng phím tắt này để xây dựng từ điển của các cột với
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']5
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
30 làm mặc định & nbsp; giá trị:import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']0
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']1
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
13 chuỗi:import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']6
Lý do tôi đặt điều đó vào đó là tôi không thể tìm ra cách làm sạch
In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
32 bằng từ điển đầu tiên In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6
13. Tôi nghĩ rằng vấn đề là tôi không thể dự đoán thứ tự mà dữ liệu này sẽ được làm sạch nên tôi quyết định thực hiện thay thế trong hai giai đoạn hai & nbsp;Tôi tự tin rằng nếu có một cách tốt hơn, ai đó sẽ chỉ ra nó trong & nbsp; nhận xét.
Full Solution
Dưới đây là một ví dụ nhỏ gọn về mọi thứ chúng tôi đã làm. Hy vọng rằng điều này hữu ích cho những người khác cố gắng nhập dữ liệu từ các bảng HTML và sử dụng chúng trong Pandas & NBSP; DataFrame:HTML tables and use them in a pandas DataFrame:HTML tables and use them in a pandas DataFrame:
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']7
Bản tóm tắt
Hàm gấu trúc
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from unicodedata import normalize table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']9 rất hữu ích cho việc phân tích nhanh các bảng HTML trong các trang - đặc biệt là trong các trang Wikipedia. Theo bản chất của HTML, dữ liệu thường không sạch sẽ như bạn có thể cần và làm sạch tất cả các ký tự Unicode đi lạc có thể tốn thời gian. Bài viết này cho thấy một số kỹ thuật bạn có thể sử dụng để làm sạch dữ liệu và chuyển đổi nó sang định dạng số thích hợp. Nếu bạn thấy mình cần phải cạo một số wikipedia hoặc các bảng HTML khác, những lời khuyên này sẽ giúp bạn tiết kiệm một số & nbsp; thời gian.HTML tables in pages - especially in Wikipedia pages. By the nature of HTML, the data is frequently not going to be as clean as you might need and cleaning up all the stray unicode characters can be time consuming. This article showed several techniques you can use to clean the data and convert it to the proper numeric format. If you find yourself needing to scrape some Wikipedia or other HTML tables, these tips should save you some time.HTML tables in pages - especially in Wikipedia pages. By the nature of HTML, the data is frequently not going to be as clean as you might need and cleaning up all the stray unicode characters can be time consuming. This article showed several techniques you can use to clean the data and convert it to the proper numeric format. If you find yourself needing to scrape some Wikipedia or other HTML tables, these tips should save you some time.
Nếu điều này hữu ích cho bạn hoặc bạn có những lời khuyên khác, vui lòng cho tôi biết trong & nbsp; nhận xét.
Làm thế nào để bạn tải một tệp HTML trong Python?
Open [] để mở tệp HTML trong Python.Cuộc gọi codec.Mở [tên tệp, chế độ, mã hóa] với tên tệp là tên của tệp HTML, chế độ là "R" và mã hóa là "UTF-8" để mở tệp HTML ở chế độ chỉ đọc.. Call codecs. open[filename, mode, encoding] with filename as the name of the HTML file, mode as "r" , and encoding as "utf-8" to open an HTML file in read-only mode.. Call codecs. open[filename, mode, encoding] with filename as the name of the HTML file, mode as "r" , and encoding as "utf-8" to open an HTML file in read-only mode.
Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?
Đối với điều này, bạn có thể sử dụng các thư viện Python khác nhau giúp bạn trích xuất nội dung từ bảng HTML.Một phương pháp như vậy có sẵn trong thư viện Python Pandas phổ biến, nó được gọi là read_html [].Phương thức chấp nhận nhiều đối số cho phép bạn tùy chỉnh cách bảng sẽ được phân tích cú pháp.read_html[]. The method accepts numerous arguments that allow you to customize how the table will be parsed.read_html[]. The method accepts numerous arguments that allow you to customize how the table will be parsed.
Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?
Hàm này tìm kiếm các phần tử và chỉ cho và các hàng và các phần tử trong mỗi hoặc phần tử trong bảng. elements and only for and or .
elements and only for and or
. rows and elements within each element in the table
Những định dạng tệp nào có thể đọc gấu trúc?
Pandas: Cách đọc và ghi tệp...
Tệp CSV ..
Tệp JSON ..
Tệp HTML ..
Các tập tin Excel ..
Các tệp SQL ..
Tệp Pickle ..