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Pandas-Anf?ngerleitfaden: Tipps zum Lesen von HTML-Tabellendaten
Pandas-Anf?ngerleitfaden: Tipps zum Lesen von HTML-Tabellendaten
Jan 09, 2024 am 08:10 AM
Einsteigerhandbuch: So lesen Sie tabellarische HTML-Daten mit Pandas
Einführung:
Pandas ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für die Datenverarbeitung und -analyse. Es bietet flexible Datenstrukturen und Datenanalysetools, wodurch die Datenverarbeitung einfacher und effizienter wird. Pandas kann nicht nur Daten in CSV, Excel und anderen Formaten verarbeiten, sondern auch HTML-Tabellendaten direkt lesen. In diesem Artikel wird die Verwendung der Pandas-Bibliothek zum Lesen von HTML-Tabellendaten vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt, um Anf?ngern den schnellen Einstieg zu erleichtern.
Schritt 1: Installieren Sie die Pandas-Bibliothek
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass die Pandas-Bibliothek in Ihrer Python-Umgebung installiert ist. Wenn es noch nicht installiert ist, k?nnen Sie es mit dem folgenden Befehl installieren:
pip install pandas
Schritt 2: Verstehen Sie die HTML-Tabellenstruktur
Bevor wir Pandas zum Lesen von HTML-Tabellendaten verwenden, müssen wir die Struktur der HTML-Tabelle verstehen. HTML-Tabellen beginnen mit einem Tabellen-Tag (table), jede Zeile wird mit einem Zeilen-Tag (tr) umschlossen und jede Zelle wird mit einem Spalten-Tag (td) umschlossen. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für eine HTML-Tabelle:
<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>Schritt 3: Verwenden Sie Pandas zum Lesen von HTML-Tabellendaten
Pandas bietet die Funktion read_html(), mit der Tabellendaten direkt aus HTML-Dateien oder URLs gelesen werden k?nnen. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Lesen von HTML-Tabellendaten:
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)Im obigen Code lesen wir die HTML-Tabellendaten über die Funktion read_html() und speichern sie in einem Pandas DataFrame-Objekt. [0] bedeutet, dass wir nur die erste Tabelle lesen. Wenn die Seite mehrere Tabellen enth?lt, k?nnen Sie den zu lesenden Tabellenindex nach Bedarf ausw?hlen.
Schritt 4: HTML-Tabellendaten verarbeiten und analysieren
Sobald die HTML-Tabellendaten erfolgreich gelesen wurden, k?nnen wir verschiedene von Pandas bereitgestellte Funktionen und Methoden verwenden, um die Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Hier sind einige h?ufig verwendete Beispiele für die Datenmanipulation:
Sehen Sie sich die ersten paar Zeilen der Tabelle an
print(df.head())
Sehen Sie sich die Spaltennamen der Tabelle an
print(df.columns)
Sehen Sie sich die Anzahl der Zeilen und Spalten der Tabelle an
print(df.shape)
Daten filtern
# 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)
Statistiken
# 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())
Daten sortieren
# 按照年齡從大到小對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序 sorted_data = df.sort_values('年齡', ascending=False) print(sorted_data)Das Obige ist nur ein kleiner Teil des Beispielcodes. Pandas bietet sehr umfangreiche Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen nach Ihren spezifischen Bedürfnissen.
Zusammenfassung:
Dieser Artikel stellt vor, wie man die Pandas-Bibliothek zum Lesen von HTML-Tabellendaten verwendet, und gibt spezifische Codebeispiele. Durch das Erlernen und Beherrschen dieser Methoden k?nnen Anf?nger HTML-Tabellendaten einfacher verarbeiten und analysieren und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern. Ich hoffe, dass die Einführung in diesem Artikel Anf?ngern helfen kann, die Pandas zum Lesen von HTML-Tabellendaten verwenden müssen.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas-Anf?ngerleitfaden: Tipps zum Lesen von HTML-Tabellendaten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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