pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Panduan Pemula Pandas: Petua Membaca Data Jadual HTML
Panduan Pemula Pandas: Petua Membaca Data Jadual HTML
Jan 09, 2024 am 08:10 AM
Panduan Pemula: Cara membaca data jadual HTML dengan Pandas
Pengenalan:
Pandas ialah perpustakaan Python yang berkuasa untuk pemprosesan dan analisis data. Ia menyediakan struktur data yang fleksibel dan alat analisis data, menjadikan pemprosesan data lebih mudah dan lebih cekap. Panda bukan sahaja boleh memproses data dalam CSV, Excel dan format lain, tetapi juga boleh terus membaca data jadual HTML. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pustaka Pandas untuk membaca data jadual HTML dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu pemula bermula dengan cepat.
Langkah 1: Pasang pustaka Pandas
Sebelum anda bermula, pastikan anda memasang pustaka Pandas dalam persekitaran Python anda. Jika ia belum dipasang, anda boleh memasangnya dengan arahan berikut:
pip install pandas
Langkah 2: Fahami struktur jadual HTML
Sebelum menggunakan Panda untuk membaca data jadual HTML, kita perlu memahami struktur jadual HTML. Jadual HTML bermula dengan tag jadual (jadual), setiap baris dibalut dengan tag baris (tr), dan setiap sel dibalut dengan tag lajur (td). Berikut ialah contoh jadual HTML ringkas:
<table>
<tr>
<th>姓名</th>
<th>年齡</th>
<th>性別</th>
</tr>
<tr>
<td>小明</td>
<td>20</td>
<td>男</td>
</tr>
<tr>
<td>小紅</td>
<td>22</td>
<td>女</td>
</tr>
</table>Langkah 3: Gunakan Pandas untuk membaca data jadual HTML
Pandas menyediakan fungsi read_html(), yang boleh membaca data jadual terus daripada fail HTML atau URL. Berikut ialah contoh kod untuk membaca data jadual HTML:
import pandas as pd
# 讀取本地HTML文件
df = pd.read_html('your_filepath.html')[0]
print(df)
# 從URL中讀取HTML表格數(shù)據(jù)
url = 'http://your_url.com'
df = pd.read_html(url)[0]
print(df)Dalam kod di atas, kami membaca data jadual HTML melalui fungsi read_html() dan menyimpannya dalam objek Pandas DataFrame. [0] bermakna kita hanya membaca jadual pertama Jika terdapat berbilang jadual dalam halaman, anda boleh memilih indeks jadual untuk dibaca mengikut keperluan.
Langkah 4: Memproses dan menganalisis data jadual HTML
Setelah data jadual HTML berjaya dibaca, kita boleh menggunakan pelbagai fungsi dan kaedah yang disediakan oleh Pandas untuk memproses dan menganalisis data. Berikut ialah beberapa contoh manipulasi data yang biasa digunakan:
Lihat beberapa baris pertama jadual
print(df.head())
Lihat nama lajur jadual
print(df.columns)
Lihat bilangan baris dan lajur jadual
print(df.shape)
- Tapis data
- Statistik
- Isih data
# 篩選年齡大于等于20歲的數(shù)據(jù) filtered_data = df[df['年齡'] >= 20] print(filtered_data)
# 統(tǒng)計(jì)年齡的平均值、最大值和最小值 print(df['年齡'].mean()) print(df['年齡'].max()) print(df['年齡'].min())
# 按照年齡從大到小對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序
sorted_data = df.sort_values('年齡', ascending=False)
print(sorted_data)Di atas hanyalah sebahagian kecil daripada kod sampel dan analisis anda boleh menggunakan fungsi yang sangat kaya yang mengikut keperluan khusus anda.
Ringkasan:
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Pemula Pandas: Petua Membaca Data Jadual HTML. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Menyelesaikan masalah pemasangan panda biasa: tafsiran dan penyelesaian kepada ralat pemasangan
Feb 19, 2024 am 09:19 AM
Tutorial pemasangan Pandas: Analisis ralat pemasangan biasa dan penyelesaiannya, contoh kod khusus diperlukan Pengenalan: Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang digunakan secara meluas dalam pembersihan data, pemprosesan data dan visualisasi data, jadi ia sangat dihormati dalam bidang sains data. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh konfigurasi persekitaran dan isu pergantungan, anda mungkin menghadapi beberapa kesukaran dan ralat semasa memasang panda. Artikel ini akan memberi anda tutorial pemasangan panda dan menganalisis beberapa ralat pemasangan biasa serta penyelesaiannya. 1. Pasang panda
Jadi Pakar Bahasa C: Lima Penyusun Penting Disyorkan
Feb 19, 2024 pm 01:03 PM
Daripada Pemula kepada Pakar: Lima Cadangan Pengkompil C Penting Dengan perkembangan sains komputer, semakin ramai orang berminat dalam bahasa pengaturcaraan. Sebagai bahasa peringkat tinggi yang digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan peringkat sistem, bahasa C sentiasa digemari oleh pengaturcara. Untuk menulis kod yang cekap dan stabil, adalah penting untuk memilih pengkompil bahasa C yang sesuai dengan anda. Artikel ini akan memperkenalkan lima penyusun bahasa C yang penting untuk dipilih oleh pemula dan pakar. GCCGCC, koleksi pengkompil GNU, adalah salah satu penyusun bahasa C yang paling biasa digunakan
Tutorial pemasangan panda mudah: Panduan terperinci tentang cara memasang panda pada sistem pengendalian yang berbeza
Feb 21, 2024 pm 06:00 PM
Tutorial pemasangan panda mudah: Panduan terperinci tentang cara memasang panda pada sistem pengendalian yang berbeza, contoh kod khusus diperlukan Memandangkan permintaan untuk pemprosesan dan analisis data terus meningkat, panda telah menjadi salah satu alat pilihan bagi ramai saintis data dan penganalisis. panda ialah pustaka pemprosesan dan analisis data yang berkuasa yang boleh memproses dan menganalisis sejumlah besar data berstruktur dengan mudah. Artikel ini akan memperincikan cara memasang panda pada sistem pengendalian yang berbeza dan memberikan contoh kod khusus. Pasang pada sistem pengendalian Windows
Mendedahkan kaedah penduaan data yang cekap dalam Pandas: Petua untuk mengalih keluar data pendua dengan cepat
Jan 24, 2024 am 08:12 AM
Rahsia kaedah deduplikasi Pandas: cara yang cepat dan cekap untuk menyahduplikasi data, yang memerlukan contoh kod khusus Dalam proses analisis dan pemprosesan data, duplikasi dalam data sering ditemui. Data pendua mungkin mengelirukan keputusan analisis, jadi penduaan adalah langkah yang sangat penting. Pandas, pustaka pemprosesan data yang berkuasa, menyediakan pelbagai kaedah untuk mencapai penyahduplikasian data Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah penyahduplikasian yang biasa digunakan, dan melampirkan contoh kod tertentu. Kes penduaan yang paling biasa berdasarkan satu lajur adalah berdasarkan sama ada nilai lajur tertentu diduakan.
C++ atau Python, yang manakah lebih sesuai untuk pemula?
Mar 25, 2024 am 10:54 AM
C++ atau Python, yang manakah lebih sesuai untuk pemula? Dalam era teknologi maklumat yang melanda dunia ini, keupayaan pengaturcaraan telah menjadi kemahiran penting. Dalam proses pembelajaran pengaturcaraan, pemilihan bahasa pengaturcaraan yang sesuai adalah amat penting. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, C++ dan Python adalah dua pilihan popular untuk pemula. Jadi, yang manakah lebih sesuai untuk pemula, C++ atau Python? Berikut akan membandingkan kelebihan dan kekurangan kedua-duanya dalam pelbagai aspek, dan mengapa memilih bahasa tertentu lebih membantu untuk pemula untuk memulakan pengaturcaraan.
Panduan pemasangan untuk PythonPandas: mudah difahami dan dikendalikan
Jan 24, 2024 am 09:39 AM
Panduan pemasangan PythonPandas yang ringkas dan mudah difahami PythonPandas ialah perpustakaan manipulasi dan analisis data yang berkuasa Ia menyediakan struktur data dan alat analisis data yang fleksibel dan mudah digunakan, dan merupakan salah satu alat penting untuk analisis data Python. Artikel ini akan memberikan anda panduan pemasangan PythonPandas yang ringkas dan mudah difahami untuk membantu anda memasang Panda dengan cepat, dan melampirkan contoh kod khusus untuk memudahkan anda memulakan. Memasang Python Sebelum memasang Panda, anda perlu terlebih dahulu
Adakah HTML mudah belajar untuk pemula?
Apr 07, 2025 am 12:11 AM
HTML sesuai untuk pemula kerana mudah dan mudah dipelajari dan dapat melihat hasilnya dengan cepat. 1) Keluk pembelajaran HTML adalah lancar dan mudah dimulakan. 2) Hanya menguasai tag asas untuk mula membuat laman web. 3) Fleksibiliti yang tinggi dan boleh digunakan dalam kombinasi dengan CSS dan JavaScript. 4) Sumber pembelajaran yang kaya dan alat moden menyokong proses pembelajaran.
Panduan Belajar: Penguasaan mudah penyahmampatan fail gz
Feb 25, 2024 pm 08:21 PM
Wajib dibaca untuk pemula Linux: Belajar menyahmampat fail format gz dengan mudah Dalam sistem Linux, anda sering menemui fail mampat dalam pelbagai format, antaranya format .gz adalah yang lebih biasa. Artikel ini akan memperkenalkan secara ringkas cara untuk menyahmampat fail format .gz dalam sistem Linux untuk membantu pemula bermula dengan cepat. Pertama, dalam sistem Linux, penyahmampatan fail format .gz biasanya dilakukan menggunakan alat baris arahan. Perintah yang paling biasa digunakan ialah gzip Berikut akan memperkenalkan beberapa kaedah biasa untuk menyahmampat fail .gz, termasuk contoh kod tertentu.
