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Praktische Methoden zum Lesen von Webseitendaten mit Pandas
Praktische Methoden zum Lesen von Webseitendaten mit Pandas
Jan 04, 2024 am 11:35 AM
Pandas‘ praktische Methode zum Lesen von Webseitendaten erfordert spezifische Codebeispiele
Im Prozess der Datenanalyse und -verarbeitung müssen wir h?ufig Daten von Webseiten abrufen. Als leistungsstarkes Datenverarbeitungstool bietet Pandas praktische Methoden zum Lesen und Verarbeiten von Webseitendaten. In diesem Artikel werden mehrere h?ufig verwendete praktische Methoden zum Lesen von Webseitendaten in Pandas vorgestellt und spezifische Codebeispiele angeh?ngt.
Methode 1: Verwenden Sie die Funktion read_html().
Die Funktion read_html() von Pandas kann HTML-Tabellendaten direkt von der Webseite lesen und in ein DataFrame-Objekt konvertieren. Hier ist ein Beispiel:
import pandas as pd # 從網(wǎng)頁中讀取表格數(shù)據(jù) url = 'http://example.com/table.html' tables = pd.read_html(url) # 獲取第一個表格 df = tables[0] print(df)
Diese Methode gibt eine Liste mit allen Tabellendaten zurück. Alle Tabellendaten sind ein DataFrame-Objekt. Die erforderlichen Tabellendaten k?nnen über Indizes abgerufen werden.
Methode 2: Verwenden Sie die Anforderungsbibliothek und die BeautifulSoup-Bibliothek.
Eine weitere g?ngige Methode besteht darin, Bibliotheksanforderungen von Drittanbietern und BeautifulSoup zu verwenden, um Webseitendaten abzurufen und zu analysieren. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 發(fā)送HTTP請求，獲取網(wǎng)頁內(nèi)容
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# 解析HTML內(nèi)容，獲取表格數(shù)據(jù)
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
table = soup.find_all('table')[0]
# 將表格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為DataFrame對象
df = pd.read_html(str(table))[0]
print(df)Diese Methode verwendet zun?chst die Anforderungsbibliothek, um eine HTTP-Anfrage zu senden, um den HTML-Inhalt der Webseite abzurufen. Verwenden Sie dann BeautifulSoup, um den HTML-Inhalt in ein BeautifulSoup-Objekt zu analysieren, und Sie k?nnen die erforderlichen Tabellendaten über die Methode find_all() finden. Verwenden Sie abschlie?end die Funktion pd.read_html(), um die Tabellendaten in ein DataFrame-Objekt zu konvertieren.
Methode 3: Verwenden Sie die Funktion read_csv() von Pandas.
Zus?tzlich zum Lesen von HTML-Tabellendaten k?nnen die Daten einiger Webseiten im CSV-Format gespeichert werden. Die Funktion read_csv() von Pandas kann Daten direkt aus CSV-Dateien oder Weblinks lesen. Hier ist ein Beispiel:
import pandas as pd # 從網(wǎng)頁鏈接中讀取CSV數(shù)據(jù) url = 'http://example.com/data.csv' df = pd.read_csv(url) print(df)
Diese Methode liest CSV-Daten direkt aus dem Weblink und konvertiert sie dann in ein DataFrame-Objekt.
Zusammenfassend bietet Pandas eine Vielzahl praktischer Methoden zum Lesen von Webseitendaten. Abh?ngig von den spezifischen Anforderungen k?nnen wir die geeignete Methode zur Gewinnung und Verarbeitung der erforderlichen Daten ausw?hlen. Egal, ob Sie HTML-Tabellendaten lesen oder CSV-Daten direkt lesen, Pandas kann die Aufgabe problemlos erledigen. Wir hoffen, dass die Codebeispiele in diesem Artikel den Lesern helfen k?nnen, Pandas besser zum Lesen von Webseitendaten zu nutzen und die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung zu verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktische Methoden zum Lesen von Webseitendaten mit Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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