用 Pandas 读写网页中的 HTML 表格数据
标签来呈现表格数据。Pandas 数据分析库提供了read_html（）和to_html（）之类的功能，因此我们可以将数据导入和导出到DataFrames。在本文中，我们将学习如何从HTML文件读取表格数据并将其加载到Pandas DataFrame中。我们还将学习如何将数据从Pandas DataFrame写入HTML文件。 读取HTML 我们可以使用read_html（）函数读取HTML文件的表。此函数将HTML文件的表作为Pandas DataFrames读取。它可以从文件或URL中读取。 从文件中读取HTML数据 在本节中，我们将使用一组输入数据。一个包含编程语言及其创建年份的表。另一个表中有土地面积及其成本（美元）。 将以下HTML内容保存在名为table_data.html的文件中： html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Table Datatitle>
head>
<body>
<table>
<thead>
<tr>
<th>Programming Languageth>
<th>Creatorth>
<th>Yearth>
tr>
thead>
<tbody>
<tr>
<td>Ctd>
<td>Dennis Ritchietd>
<td>1972td>
tr>
<tr>
<td>Pythontd>
<td>Guido Van Rossumtd>
<td>1989td>
tr>
<tr>
<td>Rubytd>
<td>Yukihiro Matsumototd>
<td>1995td>
tr>
tbody>
table>
<table>
<thead>
<tr>
<th>
Area (sq.ft)
th>
<th>
Price (USD)
th>
tr>
thead>
<tbody>
<tr>
<td>
12000
td>
<td>
500
td>
tr>
<tr>
<td>
32000
td>
<td>
700
td>
tr>
tbody>
table>
body>
html>
Pandas 需要另一个名为lxml的库的帮助来解析HTML和XML文件。为了使read_html（）函数正常工作，您需要安装lxml： $ pip install lxml
一旦安装了lmxl，我们就可以使用read_html（）函数。它返回一个DataFrames列表，其中每个DataFrame是给定HTML文件的整个表元素。我们通过索引列表将每个表作为DataFrame进行读取。 下面的代码演示了read_html（）函数从HTML文件读取表的使用： import pandas as pd
tables = pd.read_html('table_data.html')
print('Tables found:', len(tables))
df1 = tables[0] # Save first table in variable df1
df2 = tables[1] # Saving next table in variable df2
print('First Table')
print(df1)
print('Another Table')
print(df2)
注意：虽然您需要安装lxml，但无需将其导入程序中即可使Pandas正常工作。 在Python解释器上运行以上代码将产生以下输出： Tables found: 2
First Table
Programming Language Creator Year
0 C Dennis Ritchie 1972
1 Python Guido Van Rossum 1989
2 Ruby Yukihiro Matsumoto 1995
Another Table
Area (sq.ft) Price (USD)
0 12000 500
1 32000 700
从URL读取HTML数据 正如我们从HTML文件中读取表元素一样，我们也可以使用read_html（）将HTML网页中的表元素读取到DataFrame中。我们将提供以下URL： read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)')
它将返回一个DataFrames列表，其中每个DataFrame代表给定URL中的一个表元素。 以下是使用Pandas从网站URL读取表格元素的示例代码： import pandas as pd
tables = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)')
print('Tables found:', len(tables))
df1 = tables[0] # Save first table in variable df1
print('First Table')
print(df1.head()) # To print first 5 rows
如果我们成功运行了上面的代码，我们可以看到以下输出： Tables found: 10
First Table
0 1
0 NaN NaN
1 Paradigm Multi-paradigm: functional, imperative, object...
2 Designed by Guido van Rossum
3 Developer Python Software Foundation
4 First appeared 1991; 29 years ago[1]
从需要身份验证的URL读取HTML数据 现在我们知道可以从网站上读取表格元素。但是，当站点需要身份验证时，代码会遇到以下异常： raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
urllib.error.HTTPError: HTTP Error 401: UNAUTHORIZED
要从此类URL读取数据，我们将使用请求模块。您可以使用pip安装它： $ pip install requests
现在，如果站点需要身份验证，我们将使用请求库中的get（）方法向网站URL发出请求，同时提供可选的auth参数。 此方法从网页返回响应对象。我们可以检查状态码（以确保内容肯定存在）并从响应对象获取文本，然后将表转换为DataFrame。 让我们看一个使用请求获取需要身份验证的数据的示例。为此，我们使用https://httpbin.org： import requests
r = requests.get('https://httpbin.org/basic-auth/john/johnspassword', auth=('john', 'johnspassword'))
print(r.status_code)
print(r.text)
执行上面的代码后，我们可以看到以下输出： 200
{
"authenticated": true,
"user": "john"
}
这表明我们成功访问了经过身份验证的URL的网页内容。但是，此网站仅包含JSON数据，我们需要HTML表格元素作为DataFrames。 让我们继续使用以前的URL，并使用请求将HTML表读取为DataFrames。与以前的站点是公共站点时相比，访问经过身份验证的内容的步骤是相同的。 得到响应后，可以将r.text传递给read_html（）方法。和往常一样，我们将获得它包含为DataFrames的表的列表： import pandas as pd
import requests
# Can use auth parameter for authenticated URLs
r = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)',
auth=('john', 'johnspassword'))
tables = pd.read_html(r.text)
print('Tables found:', len(tables))
df1 = tables[0]
print('First Table')
print(df1.head())
运行此代码将生成以下输出： Tables found: 10
First Table
0 1
0 NaN NaN
1 Paradigm Multi-paradigm: functional, imperative, object...
2 Designed by Guido van Rossum
3 Developer Python Software Foundation
4 First appeared 1991; 29 years ago[1]
用Python的Pandas编写HTML表 我们已经成功地从HTML表中读取了数据。让我们在HTML文件中编写Pandas DataFrame。这可以通过使用to_html（）方法来实现。 to_html（）采用要将数据导出到的文件的路径。如果不提供绝对路径，则会保存相对于当前目录的文件。您可以将DataFrame导出到HTML表，如下所示： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df.to_html('write_html.html')
此代码将在当前目录中生成以下文件write_html.html： <table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th>th>
<th>Ath>
<th>Bth>
tr>
thead>
<tbody>
<tr>
<th>0th>
<td>1td>
<td>3td>
tr>
<tr>
<th>1th>
<td>2td>
<td>4td>
tr>
tbody>
table>
请注意，导出不是整个HTML文档，而是HTML表本身。 用Python的Pandas编写样式化的HTML表 如我们所见，默认情况下，表格边框为1，对齐方式正确，并且在标记中也具有DataFrame索引。我们可以通过提供一些可选参数来更改此默认结构。隐藏索引 如果我们不想在表输出中包括索引，可以在to_html（）中设置index = False： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df.to_html('write_html.html', index=False)
此代码产生具有以下内容的write_html.html文件： <table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th>Ath>
<th>Bth>
tr>
thead>
<tbody>
<tr>
<td>1td>
<td>3td>
tr>
<tr>
<td>2td>
<td>4td>
tr>
tbody>
table>
更改表格边框 表格的默认边框是1像素。要更改此默认设置，我们可以将border参数设置为以像素为单位的值。 以下代码将边框更改为3个像素值： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df.to_html('write_html.html', border=3)
现在，生成的文件将表的border属性设置为“ 3”： <table border="3" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th>th>
<th>Ath>
<th>Bth>
tr>
thead>
<tbody>
<tr>
<th>0th>
<td>1td>
<td>3td>
tr>
<tr>
<th>1th>
<td>2td>
<td>4td>
tr>
tbody>
table>
对齐文字 默认情况下，表格的标题文本是右对齐的。我们使用justify参数更改此对齐方式。例如，执行justify =“ center”将添加style =“ text-align：center;” 在标记的标记中。让我们尝试将标题文本对齐到中心并查看结果： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 'AAA'], 'B': ['BBB', 4]})
df.to_html('write_html.html', justify='center')
上面的代码创建的表如下所示：
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: center;">
<th>th>
<th>Ath>
<th>Bth>
tr>
thead>
<tbody>
<tr>
<th>0th>
<td>1td>
<td>BBBtd>
tr>
<tr>
<th>1th>
<td>AAAtd>
<td>4td>
tr>
tbody>
table>
现在，表格标题的文本与中心对齐。 结论 在本教程中，我们学习了如何使用Pandas DataFrames导入和导出HTML表数据。我们从文件以及从网页URL加载HTML表数据。对于经过身份验证的URL，我们使用了请求模块来对站点数据进行身份验证和检索，然后将响应文本传递到read_html（）函数中。 我们还使用to_html（）函数将 Pandas DataFrame 编写为HTML文件。然后，我们通过传递一些可选参数（例如index，border和justify）来对生成的表进行样式设置。这使得以呈现方式写入DataFrame的数据变得容易。
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