Pandas read_html方法

在本文中，我们将介绍Pandas中的read_html方法。它可以用于从HTML表格中读取数据，并将其转换为Pandas DataFrame对象。read_html方法非常方便，因为它自动检测并解析HTML标记，并将HTML表格中的数据自动转换为DataFrame对象。

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read_html语法

read_html方法接受一个网址、文件名或HTML文本作为输入，并返回一个由DataFrame对象组成的列表。该方法的语法如下所示：

pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=',', encoding=None, decimal='.')

参数解释如下：

io（必须）：可以是HTML文本、URL或文件。
match（可选）：一个正则表达式，用于选择要读取的表格。如果有多个表格，请使用列表。
flavor（可选）：一种解析器以解析HTML。为“bs4”、“html5lib”（默认）或“lxml”之一。
header（可选）：列名。默认为0，表示使用第一行作为列名。如果没有表头，则设置为None。
index_col（可选）：用作行标签的列名或列索引。如果没有列名，则设置为None。
skiprows（可选）：应在读取时跳过的行数。
attrs（可选）：一个字典，包含要用于定位表格的HTML属性。例如，{‘class’:’my_class’, ‘id’:’my_id’}。
parse_dates（可选）：在读取数据时，将指定列解析为日期。如果日期不能解析，则返回NaN。
thousands（可选）：用于隔离千位数的字符。默认为逗号。
encoding（可选）：HTML的编码。
decimal（可选）：用于解析小数的字符。默认为句点。

现在让我们看看如何使用read_html方法来读取HTML表格，并将其转换为Pandas DataFrame对象。

读取HTML表格

首先，我们需要获取包含HTML表格的网站的URL。在本例中，我们将使用世界银行的GDP数据网站。请注意，我们将使用Python内置的urllib库来获取HTML文本。

import pandas as pd
import urllib

url = 'http://wdi.worldbank.org/table/2.1'
html = urllib.request.urlopen(url).read()

现在，我们将使用Pandas read_html方法来读取HTML表格并转换为DataFrame对象。

df = pd.read_html(html)
print(df)

当我们运行上面的代码时，它将输出一个列表，其中包含单个DataFrame对象。默认情况下，它使用HTML表格的第一行作为列名。

[                                         Unnamed: 0      1960  ...      2019 2020*
0                           Population, total         NaN  ...  771346810  NaN
1                       Land area (sq. km)         NaN  ...  110963751   NaN
2                               GDP (current US $) NaN ... 8375410512109 NaN 3 GDP growth (annual %) NaN ... NaN NaN 4 GDP per capita (current US$ )         NaN  ...    10858.0  NaN
5          Inflation, consumer prices (annual %)         NaN  ...        NaN  NaN
6                                    GNI (current US $) NaN ... 8842827178598 NaN 7 GNI per capita (current US$ )         NaN  ...    11471.0   NaN
8              GDP deflator (base year varies by country)         NaN  ...        NaN  NaN
9                    Poverty headcount ratio (% of population)         NaN  ...        NaN  NaN
10         Pregnant women receiving prenatal care (%)         NaN  ...        NaN  NaN
11      Births attended by skilled health staff (% of total)         NaN  ...        NaN  NaN
12  Mortality rate, under-5 (per 1,000 live births)        NaN  ...        NaN  NaN

[13 rows x 63 columns]]

如上所示，我们已经成功读取了网站上的GDP数据表格，并将其转换为Pandas DataFrame对象。

选择要读取的表格

有时，HTML页面上可能包含多个表格。在这种情况下，可以使用match参数来选择要读取的表格。例如，假设我们只想读取GDP表格。

df = pd.read_html(html, match='GDP ')
print(df)

当我们运行上面的代码时，它将返回包含GDP表格的DataFrame对象的列表。

使用定位器读取表格

有时HTML表格中可能没有表头，或者表头不在第一行。在这种情况下，可以使用attrs参数来定位表格。

例如，假设我们要从以下HTML文本中读取表格：

<table>
    <tbody>
        <tr><td>John</td><td>Doe</td><td>40</td></tr>
        <tr><td>Jane</td><td>Smith</td><td>35</td></tr>
        <tr><td>Bill</td><td>Johnson</td><td>50</td></tr>
    </tbody>
</table>

我们可以使用attrs参数来定位表格。例如，以下代码将读取包含以上HTML文本的表格，并将其转换为DataFrame对象。

html = '''
<table>
    <tbody>
        <tr><td>John</td><td>Doe</td><td>40</td></tr>
        <tr><td>Jane</td><td>Smith</td><td>35</td></tr>
        <tr><td>Bill</td><td>Johnson</td><td>50</td></tr>
    </tbody>
</table>
'''

df = pd.read_html(html, attrs={'table': 'tbody'})
print(df)

在这个例子中，我们使用了一个字典，将表格的HTML属性定位到tbody元素，以便读取表格。

解析日期

在某些情况下，HTML表格中的某些列可能包含日期。在这种情况下，可以使用parse_dates参数来将日期解析为Pandas日期对象。

例如，以下代码读取包含日期的HTML表格并将其转换为DataFrame对象。

html = '''
<table>
    <tbody>
        <tr><td>2019-01-01</td><td>100</td></tr>
        <tr><td>2019-01-02</td><td>200</td></tr>
        <tr><td>2019-01-03</td><td>300</td></tr>
    </tbody>
</table>
'''

df = pd.read_html(html, parse_dates=True)
print(df)

在这里，我们将parse_dates参数设置为True，以将第一列中的日期解析为Pandas日期对象。

使用Pandas中的read_html方法读取CSV数据

Pandas中的read_html方法还可以用于从CSV文件中读取数据。但是，使用它从CSV中读取数据并不是首选方法。

然而，在某些情况下，您可能会遇到以HTML格式保存的CSV数据。在这种情况下，您可以使用read_html方法来读取这些数据。

例如，以下代码从包含CSV格式数据的HTML文件中读取数据。

html = '''
<table>
    <tbody>
        <tr><td>John,Doe,40</td></tr>
        <tr><td>Jane,Smith,35</td></tr>
        <tr><td>Bill,Johnson,50</td></tr>
    </tbody>
</table>
'''

df = pd.read_html(html, flavor='html5lib')[0]
df = pd.DataFrame([x.split(',') for x in df[0]])
print(df)

在这里，我们首先使用html5lib解析器从HTML文件中读取表格。然后，我们通过使用列表推导式和split方法将单个单元格中的值拆分成多个列。