导入数据 - pd.read_html(url) - 解析URL或HTML

表格总结

例子编号	描述	代码示例
1	读取 HTML 文件中的所有表格	`pd.read_html('path_to_file.html')`
2	选择特定表格	`print(dfs[1])`
3	读取网页中的所有表格	`pd.read_html('http://example.com')`
4	使用正则表达式匹配表格	`pd.read_html(..., match='table_id')`
5	读取 HTML 字符串中的表格	`pd.read_html(html_string)`
6	设置解析器风味	`pd.read_html(..., flavor='lxml')`
7	忽略默认 NA 值	`pd.read_html(..., keep_default_na=False)`
8	指定列为索引	`pd.read_html(..., index_col=0)`
9	转换列数据类型	`dtypes = {'Column2': float}; pd.read_html(..., dtype=dtypes)`
10	分块读取大型 HTML	`for chunk in pd.read_html(..., chunksize=chunk_size):`
11	指定元素来取得	`dfs1 = pd.read_html(url, attrs={'id': 'table'})`

1: 读取 HTML 文件中的所有表格

描述：加载一个 HTML 文件并提取其中所有的表格。

代码：

import pandas as pd
dfs = pd.read_html('path_to_file.html')
print(dfs[0])  # 打印第一个表格

2: 通过索引选择特定的表格

描述：在提取的所有表格中选择特定的表格。
代码：
```
print(dfs[1])  # 打印第二个表格
```

3: 读取网页中的所有表格

描述：从网页 URL 中提取所有表格。

代码：

dfs = pd.read_html('http://example.com')
print(dfs[0])  # 打印第一个表格

4: 使用正则表达式匹配表格

描述：使用正则表达式匹配并提取特定的表格。

代码：

dfs = pd.read_html('path_to_file.html', match='table_id')
print(dfs[0])  # 打印匹配的表格

5: 读取 HTML 字符串中的表格

描述：从 HTML 格式的字符串中提取表格。

代码：

html_string = "<html><body><table>...</table></body></html>"
dfs = pd.read_html(html_string)
print(dfs[0])  # 打印第一个表格

6: 设置表格解析的风味（Flavor）

描述：使用不同的解析器风味来提取表格。

代码：

dfs = pd.read_html('path_to_file.html', flavor='lxml')
print(dfs[0])  # 打印第一个表格

7: 忽略表格中的默认 NA 值

描述：读取表格时忽略默认的 NA 值。

代码：

dfs = pd.read_html('path_to_file.html', keep_default_na=False)
print(dfs[0])  # 打印第一个表格

8: 指定列作为 DataFrame 的索引

描述：将表格中的某一列设置为 DataFrame 的索引。

代码：

dfs = pd.read_html('path_to_file.html', index_col=0)
print(dfs[0])  # 打印第一个表格，第一列作为索引

9: 转换表格数据的类型

描述：在读取表格时转换特定列的数据类型。

代码：

dtypes = {'Column2': float}
dfs = pd.read_html('path_to_file.html', dtype=dtypes)
print(dfs[0])  # 打印第一个表格，'Column2' 转换为 float 类型

10: 使用 chunksize 分块读取大型 HTML

描述：使用 chunksize 分块读取大型 HTML 文件中的表格。

代码：

chunk_size = 3  # 每块包含 3 个表格
for chunk in pd.read_html('path_to_file.html', chunksize=chunk_size):
    print(chunk)  # 打印每个块中的表格

11: 指定元素来取得

import numpy as np
import pandas as pd
dfs = pd.read_html('https://www.gairuo.com/p/pandas-io')
dfs[0] # 查看第一个 df
dfs = pd.read_html('data.html', header=0)  # 读取网页文件，第一行为表头
dfs = pd.read_html(url, index_col=0)  # 第一列为索引
## 如果一个网页表格很多，可以指定元素来取得：
dfs1 = pd.read_html(url, attrs={'id': 'table'})  # id='table' 的表格，注意这儿仍然可能返回多个
## dfs1[0]
dfs2 = pd.read_html(url, attrs={'class': 'sortable'})  # class='sortable'