在当今数据驱动的世界中，提取和合成来自各种在线资源的信息不仅是一项强大的技能 - 通常是必需的！

通常，这些数据以 html <table>的的形式出现。挑战就变成了：我们如何提取和转换这些数据在Python中易于访问的形式？

使用pandas.read_html函数，我们提供了一个方便的解决方案将我们的数据提取到高度通用的pd.DataFrame中，并使我们的分析运行 快速有效地！
！

from pandas import read_html

目录

• Prerequisites
• What is koude3?
• Using koude3 in practice
• Conclusion

Chris Greening - Software Developer

嘿！我叫克里斯·格林（Chris Greening），我是来自纽约都会区的软件开发人员，具有各种工程经验 - 请给我留言，让我们构建一些很棒的东西！

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先决条件

• pandas
• lxml

什么是pd.read_html？

koude3是Python中流行的数据操纵库koude6中的功能。它的目的是刮擦 html页面（来自URL或作为字符串）和提取 在页面上找到的所有表

这是其工作原理的快速分解：

• 指定源：我们告诉pd.read_html在哪里可以找到HTML内容。这可能是 url 指向网页或包含原始HTML代码的字符串
• 刮擦表格：pd.read_html扫描HTML含量，
• 转变为koude2's ：找到桌子后，pd.read_html将它们转换为pd.DataFrames，以便于分析和操纵

因此，仅使用一行代码我们可以在网页上刮擦所有表，而不必担心手动输入或提取

在实践中使用pd.read_html

利用pd.read_html是一个简单的过程，可以节省我们的大量时间和精力

这是逐步指南使用此功能从网页中获取表格到我们的Python环境：

导入pandas ：首先让我们将熊猫导入到我们的脚本中：

import pandas as pd

指定源并调用pd.read_html ：确定pd.read_html应该在何处寻找HTML内容。它可以是包含HTML代码的URL或字符串。对于此示例，让我们从Python Wiki page中拉出一些桌子：

url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"
tables = pd.read_html(url)

访问表：结果是pd.DataFrames的list，每个都代表页面上找到的表。我们可以通过他们的索引访问它们：

df = tables[0]

分析和操纵：从这里，我们可以自由地与数据合作，就像我们在pandas中与其他任何DataFrame一样计算统计信息，或可视化数据！

这是完整的片段的外观：

import pandas as pd
url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"
tables = pd.read_html(url)
df = tables[0]

结论

使用pd.read_html刮擦HTML字符串提供灵活性和控制在我们使用的内容上

无论我们要处理本地存储 html文件还是刮擦 ，此方法使我们能够完全利用pd.read_html的表提取功能

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