国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Jadual Kandungan
Gunakan pandas.read_html() untuk mengekstrak jadual
Mengendalikan tajuk yang hilang atau pemformatan yang tidak kemas
Berurusan dengan halaman kompleks menggunakan permintaan atau penapisan
Berhati -hati untuk Gotchas Biasa
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Cara Menghuraikan Jadual HTML dengan Python dan Pandas

Cara Menghuraikan Jadual HTML dengan Python dan Pandas

Jul 10, 2025 pm 01:39 PM
python

Ya, anda boleh menghuraikan jadual HTML menggunakan python dan panda. Pertama, gunakan fungsi pandas.read_html () untuk mengekstrak jadual, yang boleh menghuraikan elemen HTML dalam laman web atau rentetan ke dalam senarai dataFrame; Kemudian, jika jadual tidak mempunyai tajuk lajur yang jelas, ia boleh ditetapkan dengan menentukan parameter header atau menetapkan secara manual atribut. Untuk halaman yang kompleks, anda boleh menggabungkan Perpustakaan Permintaan untuk mendapatkan kandungan HTML atau menggunakan BeautifulSoup untuk mencari jadual tertentu; Perhatikan perangkap biasa seperti rendering JavaScript, masalah pengekodan, dan pengiktirafan pelbagai meja.

Cara Mengurangkan Jadual HTML dengan Python dan Pandas

Ya, anda boleh menghuraikan meja HTML dengan Python dan Pandas - dan ia sebenarnya cukup mudah. Jika anda pernah melihat laman web dengan data jadual dan berharap anda boleh mendapatkannya ke dalam data data dengan cepat, Pandas mempunyai fungsi terbina dalam untuk itu.

Cara Mengurangkan Jadual HTML dengan Python dan Pandas

Gunakan pandas.read_html() untuk mengekstrak jadual

PANDAS menyediakan read_html() yang mengimbas laman web atau rentetan untuk elemen HTML <table> dan cuba menghuraikannya ke dalam data data.<p> Anda hanya perlu memberikan URL atau kandungan HTML mentah: </p> <img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/175212598696473.jpeg" class="lazy" alt="Cara Mengurangkan Jadual HTML dengan Python dan Pandas"><pre class='brush:php;toolbar:false;'> Import Pandas sebagai PD url = &amp;#39;https://example.com/table-page&amp;#39; jadual = pd.read_html (url)</pre><p> Ini mengembalikan senarai DataFrames - satu untuk setiap jadual pada halaman. Anda kemudian boleh memilih yang anda mahukan dengan indeks, seperti <code>tables[0] .

Kadang -kadang halaman mempunyai banyak jadual dan tidak semuanya berguna. Anda mungkin perlu memeriksa output untuk mencari indeks mana yang mengandungi data yang anda inginkan.

Cara Mengurangkan Jadual HTML dengan Python dan Pandas

Mengendalikan tajuk yang hilang atau pemformatan yang tidak kemas

Tidak setiap jadual HTML termasuk tajuk lajur yang jelas. Jika jadual tidak mempunyai tag <th> atau jika mereka tidak lengkap, read_html() akan memberikan nama lajur lalai seperti 0, 1, 2 ...

Untuk memperbaiki ini:

  • Lihat halaman dan lihat jika tajuk adalah sebahagian daripada baris pertama ( <tr> ) dan bukannya dalam <thead> .
  • Anda boleh menetapkan nama lajur secara manual menggunakan .columns = [...] selepas membaca jadual.
  • Kadang-kadang menambah header=0 atau header=[0,1] (untuk tajuk berbilang indeks) membantu.

Contoh:

 df = pd.read_html (url, header = 0) [0]

Juga sedar bahawa beberapa jadual mungkin termasuk sel -sel yang digabungkan atau jadual bersarang, yang boleh mengelirukan parser. Dalam kes tersebut, data data yang dihasilkan mungkin kelihatan tidak jelas.

Berurusan dengan halaman kompleks menggunakan permintaan atau penapisan

Jika halaman memerlukan pengesahan atau rendering JavaScript, read_html() sahaja tidak akan membantu. Tetapi untuk halaman statik, menggabungkannya dengan requests memberi lebih banyak kawalan.

Berikut adalah cara anda boleh mengambil HTML terlebih dahulu:

 permintaan import
Import Pandas sebagai PD

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

Sekiranya terdapat banyak jadual dan anda ingin menapis dengan atribut seperti nama kelas atau ID, anda perlu menggunakan parser seperti BeautifulSoup terlebih dahulu untuk mengasingkan jadual tertentu, kemudian lulus coretan HTML ke read_html() .

Contohnya:

 dari bs4 import cantikSoup

sup = indahSoup (response.text, &#39;html.parser&#39;)
target_table = soup.find (&#39;jadual&#39;, {&#39;class&#39;: &#39;data&#39;})
df = pd.read_html (str (target_table)) [0]

Ini amat berguna apabila halaman mempunyai kekacauan atau beberapa jadual yang serupa.

Berhati -hati untuk Gotchas Biasa

  • JAVASCRIPT REDERED TABLES : read_html() hanya berfungsi pada HTML statik. Jika jadual dimuatkan secara dinamik (seperti dengan Ajax), anda memerlukan alat seperti selenium atau penulis drama untuk menjadikan halaman terlebih dahulu.
  • Isu Pengekodan : Jika aksara kelihatan pelik, cuba tetapkan pengekodan yang betul dengan response.encoding = &#39;utf-8&#39; atau serupa.
  • Terlalu banyak jadual? Gelung melalui senarai dan bentuk cetak atau beberapa baris pertama untuk mengenal pasti yang betul.

Seperti:

 Untuk i, df dalam menghitung (jadual):
    cetak (f "jadual {i} bentuk: {df.shape}")
    cetak (df.head ())

Dengan cara itu, anda boleh mengimbas secara visual apa yang kelihatan seperti meja yang dihuraikan sebelum membuat keputusan yang mana ia berfungsi.

Pada dasarnya itu sahaja. Parsing Jadual HTML dengan PANDAS adalah pantas dan berkesan untuk kes -kes penggunaan yang paling asas - hanya mengawasi kes -kes kelebihan seperti kandungan dinamik atau tajuk yang hilang.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Menghuraikan Jadual HTML dengan Python dan Pandas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Python untuk gelung dengan tamat masa Python untuk gelung dengan tamat masa Jul 12, 2025 am 02:17 AM

Tambah kawalan tamat masa ke Python untuk gelung. 1. Anda boleh merakam masa mula dengan modul masa, dan menilai sama ada ia ditetapkan dalam setiap lelaran dan menggunakan rehat untuk melompat keluar dari gelung; 2. Untuk mengundi tugas kelas, anda boleh menggunakan gelung sementara untuk memadankan penghakiman masa, dan menambah tidur untuk mengelakkan kepenuhan CPU; 3. Kaedah lanjutan boleh mempertimbangkan threading atau isyarat untuk mencapai kawalan yang lebih tepat, tetapi kerumitannya tinggi, dan tidak disyorkan untuk pemula memilih; Ringkasan Mata Utama: Penghakiman masa manual adalah penyelesaian asas, sementara lebih sesuai untuk tugas kelas menunggu masa yang terhad, tidur sangat diperlukan, dan kaedah lanjutan sesuai untuk senario tertentu.

Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Jul 13, 2025 am 01:46 AM

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Python untuk gelung di atas tuple Python untuk gelung di atas tuple Jul 13, 2025 am 02:55 AM

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Jul 12, 2025 am 02:39 AM

Parameter lalai Python dinilai dan nilai tetap apabila fungsi ditakrifkan, yang boleh menyebabkan masalah yang tidak dijangka. Menggunakan objek berubah -ubah seperti senarai sebagai parameter lalai akan mengekalkan pengubahsuaian, dan disyorkan untuk menggunakan tiada sebaliknya; Skop parameter lalai adalah pembolehubah persekitaran apabila ditakrifkan, dan perubahan pembolehubah berikutnya tidak akan menjejaskan nilai mereka; Elakkan bergantung pada parameter lalai untuk menyelamatkan keadaan, dan keadaan enkapsulasi kelas harus digunakan untuk memastikan konsistensi fungsi.

See all articles