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/lishi/wanzhou/month/01.html
表格类数据格式样子
大致网络结构
<table class="..." id="..." ...>...<tbody><tr><td>...</td></tr><tr>...</tr><tr>...</tr><tr>...</tr><tr>...</tr>...<tr>...</tr><tr>...</tr> </tbody></table>
<table></table> 表示整体表格<tr>...</tr>表示一行<td>...</td>表示某一格的数据
代码
从HTML文件读取数据
如上所示，Pandas可以直接用DataFrame生成HTML表格，同样可以读取HTML文件。read_html()函数解析HTML页面，寻找HTML表格。如果找到，就将其转换为可以直接用于数据分析的DataFrame对象。
即使只有一个表格，read_html()函数也会返回一个DataFrame列表
import pandas as pddates=[01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12]print(dates)# 构造出日期序列 便于之后构造urlfor i in range(len(dates)):df = pd.read_html(f'/lishi/wanzhou/month/{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]print(df)if i == 0:df.to_csv('万州天气预报数据.csv', mode='a+', index=False)# mode='a+'追加写入i += 1else:df.to_csv('万州天气预报数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)print('结束')
换一个网站
/hsgt/top10.html
import pandas as pddf = pd.read_html(f'/hsgt/top10.html', encoding='gbk')[0]print(df)
一些复杂网站无法读取。
能读取就读，不能读就尝试爬虫吧
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