Hướng dẫn can python read html? - python có thể đọc html không?

Theo tiêu đề, tôi đã thử sử dụng

Nội dung chính ShowShow

Cập nhật 01
Giới thiệu
Basic Usage
Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạch
Full Solution
Bản tóm tắt
Pandas có thể đọc tệp HTML không?
Làm cách nào để mở và đọc một tệp HTML trong Python?
Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?
Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

8 nhưng cho tôi lỗi sau:

Nội dung chính ShowShowShow

Cập nhật 01
Giới thiệu
Basic Usage
Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạch
Full Solution
Bản tóm tắt
Pandas có thể đọc tệp HTML không?
Làm cách nào để mở và đọc một tệp HTML trong Python?
Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?
Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

8 nhưng cho tôi lỗi sau:

Cập nhật 01

Giới thiệu

Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạchJul 31, 2014 at 10:04

Bản tóm tắtlokheart

Pandas có thể đọc tệp HTML không?39 gold badges93 silver badges168 bronze badges

Làm cách nào để mở và đọc một tệp HTML trong Python?

Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?Jul 31, 2014 at 21:34

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

8 nhưng cho tôi lỗi sau:ZJS

Nội dung chính ShowShow1 gold badge14 silver badges22 bronze badges

Tôi đã làm gì sai?
- Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạchJul 31, 2014 at 10:04
- Bản tóm tắtlokheart
- Pandas có thể đọc tệp HTML không?39 gold badges93 silver badges168 bronze badges
Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?Jul 31, 2014 at 21:34
```
import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]
```

Tôi đã làm gì sai?ZJS

HTML chứa một số JavaScript trên đầu và sau đó là bảng HTML. Tôi đã sử dụng R để xử lý nó bằng cách phân tích HTML bằng gói XML để cung cấp cho tôi một khung dữ liệu. Tôi muốn làm điều đó trong Python, tôi có nên sử dụng một thứ khác như BeautifulSoup trước khi tặng nó cho gấu trúc không?1 gold badge14 silver badges22 bronze badges

Đã hỏi ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 10:04Jul 31, 2014 at 10:04Jan 5, 2018 at 8:06

lokheartlokheartlokheartsrana

22.8K39 Huy hiệu vàng93 Huy hiệu bạc168 Huy hiệu đồng39 gold badges93 silver badges168 bronze badges3 bronze badges

Giới thiệu

Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạch

Tôi nghĩ rằng bạn đang đi đúng hướng bằng cách sử dụng một trình phân tích cú pháp HTML như súp đẹp. pandas.read_html [] đọc một bảng HTML không phải là một trang HTML.HTML table into a pandas DataFrame. This function can be useful for quickly incorporating tables from various websites without figuring out how to scrape the site’s HTML. However, there can be some challenges in cleaning and formatting the data before analyzing it. In this article, I will discuss how to use pandas

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

9 to read and clean several Wikipedia HTML tables so that you can use them for further numeric analysis.

Basic Usage

Pandas có thể đọc tệp HTML không?

Làm cách nào để mở và đọc một tệp HTML trong Python?

Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?

Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

8 nhưng cho tôi lỗi sau:

Nội dung chính ShowShow

Tôi đã làm gì sai?Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạchJul 31, 2014 at 10:04Bản tóm tắtlokheartPandas có thể đọc tệp HTML không?39 gold badges93 silver badges168 bronze badgesNhững phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?Jul 31, 2014 at 21:34Tôi đã làm gì sai?ZJS01234

2018	HTML chứa một số JavaScript trên đầu và sau đó là bảng HTML. Tôi đã sử dụng R để xử lý nó bằng cách phân tích HTML bằng gói XML để cung cấp cho tôi một khung dữ liệu. Tôi muốn làm điều đó trong Python, tôi có nên sử dụng một thứ khác như BeautifulSoup trước khi tặng nó cho gấu trúc không?1 gold badge14 silver badges22 bronze badges	Đã hỏi ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 10:04Jul 31, 2014 at 10:04	lokheartlokheartlokheart	22.8K39 Huy hiệu vàng93 Huy hiệu bạc168 Huy hiệu đồng39 gold badges93 silver badges168 bronze badges
2018	Tôi nghĩ rằng bạn đang đi đúng hướng bằng cách sử dụng một trình phân tích cú pháp HTML như súp đẹp. pandas.read_html [] đọc một bảng HTML không phải là một trang HTML.	Bạn sẽ muốn làm điều gì đó như thế này ...	Đã trả lời ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 21:34Jul 31, 2014 at 21:34	ZjszjsZJS
2018	Tôi nghĩ rằng bạn đang đi đúng hướng bằng cách sử dụng một trình phân tích cú pháp HTML như súp đẹp. pandas.read_html [] đọc một bảng HTML không phải là một trang HTML.	Đã hỏi ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 10:04Jul 31, 2014 at 10:04	lokheartlokheartlokheart	22.8K39 Huy hiệu vàng93 Huy hiệu bạc168 Huy hiệu đồng39 gold badges93 silver badges168 bronze badges
2016	Tôi nghĩ rằng bạn đang đi đúng hướng bằng cách sử dụng một trình phân tích cú pháp HTML như súp đẹp. pandas.read_html [] đọc một bảng HTML không phải là một trang HTML.	Bạn sẽ muốn làm điều gì đó như thế này ...	Đã trả lời ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 21:34Jul 31, 2014 at 21:34	ZjszjsZJS
2014	HTML chứa một số JavaScript trên đầu và sau đó là bảng HTML. Tôi đã sử dụng R để xử lý nó bằng cách phân tích HTML bằng gói XML để cung cấp cho tôi một khung dữ liệu. Tôi muốn làm điều đó trong Python, tôi có nên sử dụng một thứ khác như BeautifulSoup trước khi tặng nó cho gấu trúc không?1 gold badge14 silver badges22 bronze badges	Đã hỏi ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 10:04Jul 31, 2014 at 10:04	lokheartlokheartlokheart	PIP cài đặt BeautifulSoup4

PIP Cài đặt LXML

36,2%

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

PIP Cài đặt HTML5LIBGOP, DFL and Other columns to numeric values if we want to do any analysis.GOP, DFL and Other columns to numeric values if we want to do any analysis.

3,4%

53,0%

4,6%

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

Sau đó sử dụng 'read_html' để đọc bảng HTML trên bất kỳ trang HTML nào.

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

44,9%

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

46,4%

8,6%

Hy vọng điều này có thể giúp cho bạn. lokheartlokheartlokheart22.8K39 Huy hiệu vàng93 Huy hiệu bạc168 Huy hiệu đồng39 gold badges93 silver badges168 bronze badgesTôi nghĩ rằng bạn đang đi đúng hướng bằng cách sử dụng một trình phân tích cú pháp HTML như súp đẹp. pandas.read_html [] đọc một bảng HTML không phải là một trang HTML.Bạn sẽ muốn làm điều gì đó như thế này ... Đã trả lời ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 21:34Jul 31, 2014 at 21:3401234

2018	ZjszjsZJS	42.4	53.9	3.7
2018	PIP Cài đặt LXML	36.2	60.3	3.4
2018	PIP Cài đặt LXML	42.4	53.0	4.6
2016	PIP Cài đặt LXML	44.9	46.4	8.6
2014	ZjszjsZJS	44.5	50.1	5.4

42,4%

PIP Cài đặt LXML

Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạchHTML table.

3,8931 Huy hiệu vàng14 Huy hiệu bạc22 Huy hiệu đồng1 gold badge14 silver badges22 bronze badgesHTML table.US GDP table show below?

Trước hết cài đặt các gói dưới đây cho mục đích phân tích cú phápUSGDP table show below?GDP’ gets the table we want as the first one in the list.

PIP cài đặt BeautifulSoup4GDP’ gets the table we want as the first one in the list.

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

Không có gì đáng ngạc nhiên khi chúng tôi có một số dọn dẹp để làm. Chúng tôi có thể cố gắng loại bỏ

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

14 như chúng tôi đã làm Last & nbsp; thời gian:

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

Thật không may, chúng tôi nhận được điều này & nbsp; lỗi:

Vấn đề ở đây là chúng ta có một nhân vật ẩn, ISO 8859-1] space”.

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

12 gây ra một số lỗi. Đây là một Latin1 không phá vỡ của người Viking [ISO 8859-1] & nbsp; không gian.ISO 8859-1] space”.ISO 8859-1] space”.

Một tùy chọn tôi đã chơi xung quanh là trực tiếp xóa giá trị bằng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

13. Nó hoạt động nhưng tôi lo lắng về việc liệu nó có bị phá vỡ với các nhân vật khác trong & nbsp; tương lai hay không.

Sau khi đi xuống hố thỏ Unicode, tôi quyết định sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

14 để làm sạch giá trị này. Tôi khuyến khích bạn đọc bài viết này để biết thêm chi tiết về lý do cho cách tiếp cận của tôi.

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

Tôi cũng đã tìm thấy các vấn đề với các không gian bổ sung đi vào dữ liệu trong một số bảng khác. Tôi đã xây dựng một chức năng nhỏ để làm sạch tất cả các giá trị văn bản. Tôi hy vọng những người khác sẽ tìm thấy điều này & nbsp; hữu ích:

Tôi có thể chạy chức năng này trên toàn bộ DataFrame bằng cách sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

15:

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

15 Hiệu suất

Hãy thận trọng về việc sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

15 Chức năng này rất chậm nên bạn nên thận trọng khi sử dụng nó.

Hàm

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

15 là một hàm gấu trúc rất không hiệu quả. Bạn không nên sử dụng nó rất thường xuyên nhưng trong trường hợp này, DataFrame nhỏ và làm sạch như thế này là khó khăn nên tôi nghĩ rằng nó là một sự đánh đổi hữu ích & nbsp;

Một điều mà

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

15 bỏ lỡ là các cột. Hãy cùng nhìn vào một cột trong More & NBSP; Chi tiết:

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

Chúng tôi có

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

20 đáng sợ trong tên cột. Có một vài cách chúng ta có thể làm sạch các cột nhưng tôi sẽ sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

21 trên các cột bằng cách chuyển đổi cột thành một chuỗi và sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

22 để chạy chức năng. Các phiên bản tương lai của gấu trúc có thể làm cho điều này một chút & nbsp; dễ dàng hơn.

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

Bây giờ chúng tôi có một số nhân vật ẩn được làm sạch. Cái gì & nbsp; tiếp theo?

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

table = BeautifulSoup[open['C:/age0.html','r'].read[]].find['table']
df = pd.read_html[table] #I think it accepts BeatifulSoup object
                         #otherwise try str[table] as input

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

Hãy để thử nó ra & nbsp; một lần nữa:

Điều này thực sự khó khăn. Nếu bạn trông thực sự chặt chẽ, bạn có thể nói rằng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

23 trông hơi khác so với

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

24. Thật khó để nhìn thấy nhưng thực sự có một sự khác biệt giữa Unicode Dash và Minus. & NBSP; Ugh.

May mắn thay, chúng ta có thể sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

13 để làm sạch nó & nbsp;

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

Một cột khác chúng ta cần xem xét là cột

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

26. Trong năm 2020, nó chứa đựng những thứ 2020 [EST] mà chúng tôi muốn thoát khỏi. Sau đó chuyển đổi cột thành int. Tôi có thể thêm vào từ điển nhưng phải thoát khỏi dấu ngoặc đơn vì chúng là các ký tự đặc biệt trong một biểu thức thông thường & nbsp;

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

Trước khi chúng tôi kết thúc nó và gán lại các giá trị này cho DataFrame của chúng tôi, có một mục khác để thảo luận. Một số cột này nên là số nguyên và một số là phao. Nếu chúng tôi sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

15 Chức năng này rất chậm nên bạn nên thận trọng khi sử dụng nó.

Hàm

Một điều mà

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

15 bỏ lỡ là các cột. Hãy cùng nhìn vào một cột trong More & NBSP; Chi tiết:

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

Chúng tôi có

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

20 đáng sợ trong tên cột. Có một vài cách chúng ta có thể làm sạch các cột nhưng tôi sẽ sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

21 trên các cột bằng cách chuyển đổi cột thành một chuỗi và sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

22 để chạy chức năng. Các phiên bản tương lai của gấu trúc có thể làm cho điều này một chút & nbsp; dễ dàng hơn.

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

Bây giờ chúng tôi có một số nhân vật ẩn được làm sạch. Cái gì & nbsp; tiếp theo?

Hãy để thử nó ra & nbsp; một lần nữa:Điều này thực sự khó khăn. Nếu bạn trông thực sự chặt chẽ, bạn có thể nói rằng GDP[in bil. US-Dollar]GDP[in bil. US-Dollar]

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

23 trông hơi khác so với

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

24. Thật khó để nhìn thấy nhưng thực sự có một sự khác biệt giữa Unicode Dash và Minus. & NBSP; Ugh. per capita[in US-Dollar] per capita[in US-Dollar]May mắn thay, chúng ta có thể sử dụng growth[real] growth[real]

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

13 để làm sạch nó & nbsp;

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

6Một cột khác chúng ta cần xem xét là cột

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

import pandas as pds
pds_df = pds.read_html['C:/age0.html']
pds_df[0]

8GDP][107]GDP][107]Trước khi chúng tôi kết thúc nó và gán lại các giá trị này cho DataFrame của chúng tôi, có một mục khác để thảo luận. Một số cột này nên là số nguyên và một số là phao. Nếu chúng tôi sử dụng GDP][108]GDP][108]

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

27, chúng tôi không có nhiều sự linh hoạt. Sử dụng

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

28, chúng tôi có thể kiểm soát loại số nhưng chúng tôi không muốn gõ thủ công cho mỗi & nbsp; cột.GDP]GDP]01234

2020	20234.0	57589	-5.9	0.62	11.1	`In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml'] File "", line unknown XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6` 28 có thể lấy một từ điển tên cột và các loại dữ liệu. Điều này thực sự hữu ích và tôi không biết điều này cho đến khi tôi viết bài viết này. Dưới đây là cách chúng ta có thể xác định kiểu dữ liệu cột & nbsp; ánh xạ: `import pandas as pds pds_df = pds.read_html['C:/age0.html'] pds_df[0]` 9	79.9	`In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml'] File "", line unknown XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced tag, line 65, column 6` 28 có thể lấy một từ điển tên cột và các loại dữ liệu. Điều này thực sự hữu ích và tôi không biết điều này cho đến khi tôi viết bài viết này. Dưới đây là cách chúng ta có thể xác định kiểu dữ liệu cột & nbsp; ánh xạ: `import pandas as pds pds_df = pds.read_html['C:/age0.html'] pds_df[0]` 9
2019	21439.0	64674	2.2	1.80	3.5	-4.6	78.9	-2.5
2018	20580.2	62869	3.0	2.40	3.9	-3.8	77.8	-2.4
2017	19519.4	60000	2.3	2.10	4.4	-3.4	76.1	-2.3
2016	18715.0	57878	1.7	1.30	4.9	-3.1	76.4	-2.3

Ở đây, một gợi ý nhanh chóng. Gõ từ điển này là chậm. Sử dụng phím tắt này để xây dựng từ điển của các cột với

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

30 làm mặc định & nbsp; giá trị:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

13 chuỗi:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

Lý do tôi đặt điều đó vào đó là tôi không thể tìm ra cách làm sạch

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

32 bằng từ điển đầu tiên

In [17]:temp = pd.read_html['C:/age0.html',flavor='lxml']
  File "", line unknown
XMLSyntaxError: htmlParseStartTag: misplaced  tag, line 65, column 6

13. Tôi nghĩ rằng vấn đề là tôi không thể dự đoán thứ tự mà dữ liệu này sẽ được làm sạch nên tôi quyết định thực hiện thay thế trong hai giai đoạn hai & nbsp;

Tôi tự tin rằng nếu có một cách tốt hơn, ai đó sẽ chỉ ra nó trong & nbsp; nhận xét.

Full Solution

Dưới đây là một ví dụ nhỏ gọn về mọi thứ chúng tôi đã làm. Hy vọng rằng điều này hữu ích cho những người khác cố gắng nhập dữ liệu từ các bảng HTML và sử dụng chúng trong Pandas & NBSP; DataFrame:HTML tables and use them in a pandas DataFrame:HTML tables and use them in a pandas DataFrame:HTML tables and use them in a pandas DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

Bản tóm tắt

Hàm gấu trúc

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalize

table_MN = pd.read_html['//en.wikipedia.org/wiki/Minnesota']

9 rất hữu ích cho việc phân tích nhanh các bảng HTML trong các trang - đặc biệt là trong các trang Wikipedia. Theo bản chất của HTML, dữ liệu thường không sạch sẽ như bạn có thể cần và làm sạch tất cả các ký tự Unicode đi lạc có thể tốn thời gian. Bài viết này cho thấy một số kỹ thuật bạn có thể sử dụng để làm sạch dữ liệu và chuyển đổi nó sang định dạng số thích hợp. Nếu bạn thấy mình cần phải cạo một số wikipedia hoặc các bảng HTML khác, những lời khuyên này sẽ giúp bạn tiết kiệm một số & nbsp; thời gian.HTML tables in pages - especially in Wikipedia pages. By the nature of HTML, the data is frequently not going to be as clean as you might need and cleaning up all the stray unicode characters can be time consuming. This article showed several techniques you can use to clean the data and convert it to the proper numeric format. If you find yourself needing to scrape some Wikipedia or other HTML tables, these tips should save you some time.HTML tables in pages - especially in Wikipedia pages. By the nature of HTML, the data is frequently not going to be as clean as you might need and cleaning up all the stray unicode characters can be time consuming. This article showed several techniques you can use to clean the data and convert it to the proper numeric format. If you find yourself needing to scrape some Wikipedia or other HTML tables, these tips should save you some time.HTML tables in pages - especially in Wikipedia pages. By the nature of HTML, the data is frequently not going to be as clean as you might need and cleaning up all the stray unicode characters can be time consuming. This article showed several techniques you can use to clean the data and convert it to the proper numeric format. If you find yourself needing to scrape some Wikipedia or other HTML tables, these tips should save you some time.

Nếu điều này hữu ích cho bạn hoặc bạn có những lời khuyên khác, vui lòng cho tôi biết trong & nbsp; nhận xét.

Pandas có thể đọc tệp HTML không?

Chúng ta có thể đọc các bảng của tệp HTML bằng hàm read_html []. Hàm này đọc các bảng của các tệp HTML dưới dạng các khung dữ liệu gấu trúc. Nó có thể đọc từ một tập tin hoặc một url. Chúng ta hãy xem từng nguồn đầu vào một.. This function read tables of HTML files as Pandas DataFrames. It can read from a file or a URL. Let's have a look at each input source one by one.. This function read tables of HTML files as Pandas DataFrames. It can read from a file or a URL. Let's have a look at each input source one by one.. This function read tables of HTML files as Pandas DataFrames. It can read from a file or a URL. Let's have a look at each input source one by one.

Làm cách nào để mở và đọc một tệp HTML trong Python?

Open [] để mở tệp HTML trong Python.Cuộc gọi codec.Mở [tên tệp, chế độ, mã hóa] với tên tệp là tên của tệp HTML, chế độ là "R" và mã hóa là "UTF-8" để mở tệp HTML ở chế độ chỉ đọc.. Call codecs. open[filename, mode, encoding] with filename as the name of the HTML file, mode as "r" , and encoding as "utf-8" to open an HTML file in read-only mode.. Call codecs. open[filename, mode, encoding] with filename as the name of the HTML file, mode as "r" , and encoding as "utf-8" to open an HTML file in read-only mode.. Call codecs. open[filename, mode, encoding] with filename as the name of the HTML file, mode as "r" , and encoding as "utf-8" to open an HTML file in read-only mode.

Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?

Đối với điều này, bạn có thể sử dụng các thư viện Python khác nhau giúp bạn trích xuất nội dung từ bảng HTML.Một phương pháp như vậy có sẵn trong thư viện Python Pandas phổ biến, nó được gọi là read_html [].Phương thức chấp nhận nhiều đối số cho phép bạn tùy chỉnh cách bảng sẽ được phân tích cú pháp.read_html[]. The method accepts numerous arguments that allow you to customize how the table will be parsed.read_html[]. The method accepts numerous arguments that allow you to customize how the table will be parsed.read_html[]. The method accepts numerous arguments that allow you to customize how the table will be parsed.

Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?

Hàm này tìm kiếm các phần tử và chỉ cho và các hàng và các phần tử trong mỗi hoặc phần tử trong bảng. elements and only for and or . elements and only for and or . elements and only for and or

rows and element in the table

elements within each

Cập nhật 01

Giới thiệu

Basic Usage

PIP Cài đặt LXML

Full Solution

Bản tóm tắt

Pandas có thể đọc tệp HTML không?

Làm cách nào để mở và đọc một tệp HTML trong Python?

Làm thế nào trích xuất dữ liệu bảng HTML từ Python?

Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html []?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề