谈及Pandas
的read.xxx
系列的函数,大家的第一反应会想到比较常用的pd.read_csv()
和pd.read_excel()
,大多数人估计没用过pd.read_html()
这个函数。
虽然它低调,但功能非常强大,用于抓取Table表格型数据时,简直是个神器。下面来详细介绍一下。
大家逛网页时,经常会看到这样一些数据表格,比如:
电影票房数据
世界大学排行榜数据
财经数据
如果查看一下网页的HTML结构(Chrome浏览器F12),会发现它们有个共同的特点,不仅是表格,还是以Table结构展示的表格数据,大致的网页结构如下
<table class='...' id='...'>
<thead>
<tr>
<th>...</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>...</td>
</tr>
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
...
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
</tbody>
</table>
针对网页结构类似的表格类型数据,pd.read_html()
就派上了大用场了,它可以将网页上的表格都抓取下来,并以DataFrame
的形式装在一个列表中返回。具体是这么个流程:
先介绍一下read_html
的一些主要的参数
io
:str or file-like
接收网址、文件、字符串。网址不接受https
,尝试去掉s
后爬去
header
:int or list-like or None
指定列标题所在的行
attrs
: dict or None, optional
传递一个字典,用其中的属性筛选出特定的表格
parse_dates
:bool
解析日期
接下来以爬取新浪财经的基金重仓股为例演示一下,URL为:http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p=1
这部分有6页,点击不同的页数可以发现,请求URL主要是p
参数在变动,p=n
代表了第n
页,所以一个for
循环就可以遍历所有网址啦。URL的变动规律了解之后,就可以愉快的爬数据了,上代码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for i in range(6):
url = 'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={page}'.format(page=i+1)
df = pd.concat([df,pd.read_html(url)[0]])
print('第{page}页完成~'.format(page=i+1))
df.to_csv('./data.csv', encoding='utf-8', index=0)
整个过程不需要用到正则表达式或者xpath
等工具,短短的几行代码就可以将数据嗖嗖地爬下来了,是不是超级无敌方便?赶紧动手操作一波吧!
日后在爬一些小型数据时,只要遇到这种Table类型的表格,就可以直接祭出read_html
这个神器啦,别人还在琢磨正则、xpath
怎么写的时候,你已经把数据爬完了,想想就很舒服!
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