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目次
pandas.read_html()を使用してテーブルを抽出します
欠落しているヘッダーまたは亂雑なフォーマットを処理します
リクエストまたはフィルタリングを使用して複雑なページを扱います
一般的なゴッチャスに注意してください
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PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法

Jul 10, 2025 pm 01:39 PM
python

はい、PythonとPandasを使用してHTMLテーブルを解析できます。まず、pandas.read_html()関數(shù)を使用してテーブルを抽出します。テーブルは、Webページまたは文字列のHTML

要素をデータフレームリストに解析できます。次に、テーブルにクリア列のタイトルがない場(chǎng)合、ヘッダーパラメーターを指定するか、.columns屬性を手動(dòng)で設(shè)定することで修正できます。複雑なページの場(chǎng)合、リクエストライブラリを組み合わせてHTMLコンテンツを取得したり、BeautifulSoupを使用して特定のテーブルを見(jiàn)つけたりできます。 JavaScriptのレンダリング、エンコードの問(wèn)題、マルチテーブル認(rèn)識(shí)などの一般的な落とし穴に注意してください。

PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法

はい、PythonとPandasでHTMLテーブルを解析できます。実際には非常に簡(jiǎn)単です。表形式のデータを備えたWebページを見(jiàn)たことがあり、それをデータフレームにすばやく入れることを望んでいたなら、Pandasにはそのための機(jī)能が組み込まれています。

PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法

pandas.read_html()を使用してテーブルを抽出します

Pandasは、html <table>要素のWebページまたは文字列をスキャンし、それらをデータフレームに解析しようとする<code>read_html()を提供します。

URLまたはRAW HTMLコンテンツを與える必要があります。

PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法
 PDとしてパンダをインポートします

url = &#39;https://example.com/table-page&#39;
表= pd.read_html(url)

これにより、データフレームのリストが返されます。1つはページ上のテーブルごとに1つです。その後tables[0]のように、インデックスごとに必要なものを選択できます。

ページには複數(shù)のテーブルがあり、すべてが便利ではない場(chǎng)合があります。出力を検査して、どのインデックスに目的のデータが含まれているかを見(jiàn)つける必要がある場(chǎng)合があります。

PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法

欠落しているヘッダーまたは亂雑なフォーマットを処理します

すべてのHTMLテーブルにクリア列ヘッダーが含まれているわけではありません。テーブルに<th>タグがない場(chǎng)合、または不完全な場(chǎng)合、 read_html() 0、1、2のようなデフォルトの列名を割り當(dāng)てます...

これを修正するには:

  • ページを見(jiàn)て、ヘッダーが<thead>ではなく最初の行( <tr> )の一部であるかどうかを確認(rèn)します。
  • テーブルを読んだ後、 .columns = [...]を使用して列名を手動(dòng)で設(shè)定できます。
  • header=0またはheader=[0,1] (マルチインデックスヘッダーの場(chǎng)合)を追加することがあります。

例:

 df = pd.read_html(url、header = 0)[0]

また、一部のテーブルには、マージされたセルまたはネストされたテーブルが含まれている場(chǎng)合があり、パーサーを混亂させる可能性があります。そのような場(chǎng)合、結(jié)果のデータフレームはずれているように見(jiàn)える場(chǎng)合があります。

リクエストまたはフィルタリングを使用して複雑なページを扱います

ページに認(rèn)証またはJavaScriptレンダリングが必要な場(chǎng)合、 read_html()のみが役に立ちません。ただし、靜的ページの場(chǎng)合、それをrequestsと組み合わせることで、より多くの制御が得られます。

最初にHTMLを取得する方法は次のとおりです。

リクエストをインポートします
PDとしてパンダをインポートします

response = requests.get(url)
表= pd.read_html(respons.text)

多くのテーブルがあり、クラス名やIDなどの屬性でフィルタリングする場(chǎng)合は、最初にBeautifulSoupのようなパーサーを使用して特定のテーブルを分離し、そのHTMLスニペットをread_html()に渡す必要があります。

例えば:

 BS4からBeautifulSoupをインポートします

soup = beautifulsoup(respons.text、 &#39;html.parser&#39;)
Target_table = soup.find( &#39;table&#39;、{&#39;class&#39;: &#39;data&#39;})
df = pd.read_html(str(target_table))[0]

これは、ページに混亂または複數(shù)の同様のテーブルがある場(chǎng)合に特に役立ちます。

一般的なゴッチャスに注意してください

  • JavaScriptレンダリングテーブルread_html()は、靜的HTMLでのみ動(dòng)作します。テーブルが動(dòng)的にロードされている場(chǎng)合(Ajaxのように)、最初にページをレンダリングするためにSeleniumやPlaywrightなどのツールが必要です。
  • エンコーディングの問(wèn)題:文字が奇妙に見(jiàn)える場(chǎng)合は、 response.encoding = &#39;utf-8&#39;などで正しいエンコードを設(shè)定してみてください。
  • テーブルが多すぎますか?リストと印刷の形狀または最初の數(shù)行をループして、正しい行を識(shí)別します。

のように:

 Iの場(chǎng)合、DF in Enumater(テーブル):
    print(f "table {i} shape:{df.shape}")
    print(df.head())

そうすれば、どちらを使用するかを決定する前に、各解析されたテーブルがどのように見(jiàn)えるかを視覚的にスキャンできます。

基本的にそれだけです。 Pandasを使用したHTMLテーブルの解析は、ほとんどの基本的なユースケースに高速かつ効果的です。動(dòng)的なコンテンツやヘッダーの欠落などのエッジケースに注意してください。

以上がPythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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