pandas.read_html功能

在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要从网页上获取数据的情况。而pandas库中的read_html函数就提供了一种快速方便地从网页中抓取表格数据的方法。本篇文章将详细介绍pandas.read_html的功能和使用方法。

1. pandas.read_html简介

pandas.read_html函数是pandas库中的一个非常有用的函数，它可以用来从网页中抓取所有的表格数据，并自动将这些数据转换成DataFrame格式。它是一个方便且高效的方法，适用于绝大多数标准的网页表格。

2. pandas.read_html的参数

pandas.read_html函数有一些可选的参数，可以进一步调整抓取数据的方式。下面是read_html函数的常用参数：

io：传入一个字符串、文件路径、URL、文件型对象等，表示将要抓取的网页地址或本地文件。
match：设置一个正则表达式，匹配要抓取的表格名称。默认为None，即匹配所有表格。
header：设置表格的列名，默认为0，即使用第一行作为列名。
skiprows：跳过指定的行数，默认为None，即不跳过任何行。
attrs：传入一个字典，用于设置额外的HTML属性，例如传入{‘class’: ‘table’}表示抓取class属性为table的表格。
converters：传入一个字典，用于指定列名和自定义的数据类型转换函数之间的映射关系。
flavor：指定解析引擎，默认为None，表示根据安装的库自动识别解析引擎。

3. pandas.read_html的返回值

pandas.read_html函数的返回值是一个由DataFrame对象组成的列表。列表中的每个DataFrame对象代表一个抓取到的表格数据。如果指定了match参数，则返回值中只包含与正则表达式匹配的表格数据。

4. 示例代码演示

下面通过几个示例代码演示pandas.read_html函数的用法和输出。

示例1：从网页抓取所有表格

import pandas as pd

# 抓取指定网页中的所有表格数据
url = 'https://www.example.com'
dfs = pd.read_html(url)

# 输出每个表格的数据
for i, df in enumerate(dfs):
    print(f"Table {i+1}:")
    print(df)

运行以上代码，可以抓取到网页中的所有表格数据，并将每个表格的数据打印输出。

示例2：从本地HTML文件抓取指定表格

import pandas as pd

# 从本地HTML文件中抓取指定表格
file_path = 'data.html'
dfs = pd.read_html(file_path, match='table1')

# 输出抓取到的表格数据
for df in dfs:
    print(df)

假设本地的data.html文件中包含了多个表格，我们可以通过设置match参数来指定只抓取名称为”table1″的表格数据，并将其打印输出。

示例3：数据类型转换

import pandas as pd

# 定义一个自定义的数据类型转换函数
def convert_percentage(x):
    return float(x.strip('%')) / 100

# 从网页抓取表格并进行数据类型转换
url = 'https://www.example.com'
dfs = pd.read_html(url, converters={'Percent': convert_percentage})

# 输出转换后的表格数据
for df in dfs:
    print(df)

在上述示例代码中，我们定义了一个自定义的数据类型转换函数convert_percentage，然后将其传递给converters参数。这样，在抓取表格数据时，pandas会使用convert_percentage函数将”Percent”列的数据转换为浮点数，并在输出时打印转换后的结果。