Hướng dẫn can pandas read html file? - gấu trúc có thể đọc tập tin html không?

Question

Theo tiêu đề, tôi đã thử sử dụng

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

8 nhưng cho tôi lỗi sau:

Nội dung chính Show

Cập nhật 01
Giới thiệu
Basic Usage
Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạch
Full Solution
Bản tóm tắt
Pandas có thể đọc HTML không?
Panda có thể đọc được tệp nào?
Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html ()?
Pandas có thể đọc tệp văn bản không?

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

Tôi đã làm gì sai?

Cập nhật 01

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?

Đã hỏi ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 10:04Jul 31, 2014 at 10:04

lokheartlokheartlokheart

22.8K39 Huy hiệu vàng94 Huy hiệu bạc168 Huy hiệu đồng39 gold badges94 silver badges168 bronze badges

5

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 ...

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

Đã trả lời ngày 31 tháng 7 năm 2014 lúc 21:34Jul 31, 2014 at 21:34

ZjszjsZJS

Phù hiệu vàng 3.9131 Huy hiệu bạc22 Huy hiệu đồng1 gold badge14 silver badges22 bronze badges

1

Trước hết cài đặt các gói dưới đây cho mục đích phân tích cú pháp
- PIP cài đặt BeautifulSoup4
- PIP Cài đặt LXML
- PIP Cài đặt HTML5LIB
Sau đó sử dụng 'read_html' để đọc bảng HTML trên bất kỳ trang HTML nào.
```
import pandas as pds
pds_df = pds.read_html('C:/age0.html')
pds_df[0]
```

Hy vọng điều này có thể giúp cho bạn.

Chúc may mắn!!

Đã trả lời ngày 5 tháng 1 năm 2018 lúc 8:06Jan 5, 2018 at 8:06

Sranasranasrana

513 huy hiệu đồng3 bronze badges

Giới thiệu

Hàm pandas read_html () là một cách nhanh chóng và thuận tiện để biến bảng HTML thành khung dữ liệu gấu trúc. Chức năng này có thể hữu ích để nhanh chóng kết hợp các bảng từ các trang web khác nhau mà không cần tìm ra cách cạo các trang web HT HTML. Tuy nhiên, có thể có một số thách thức trong việc làm sạch và định dạng dữ liệu trước khi phân tích nó. Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về cách sử dụng gấu trúc

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

9 để đọc và làm sạch một số bảng Wikipedia HTML để bạn có thể sử dụng chúng để phân tích số & NBSP;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('https://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

Ví dụ đầu tiên, chúng tôi sẽ cố gắng phân tích bảng này từ phần Chính trị trên trang Wiki & NBSP;

Việc sử dụng cơ bản là của Pandas

print(f'Total tables: {len(table_MN)}')

0 khá đơn giản và hoạt động tốt trên nhiều trang Wikipedia vì các bảng không phức tạp. Để bắt đầu, tôi bao gồm một số nhập khẩu bổ sung mà chúng tôi sẽ sử dụng để làm sạch dữ liệu cho các ví dụ phức tạp hơn & NBSP;

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

Điểm duy nhất ở đây là

print(f'Total tables: {len(table_MN)}')

1 là danh sách tất cả các bảng trên trang & nbsp;

print(f'Total tables: {len(table_MN)}')

Với 38 bảng, có thể là một thách thức để tìm thấy một bảng bạn cần. Để làm cho lựa chọn bảng dễ dàng hơn, hãy sử dụng tham số

print(f'Total tables: {len(table_MN)}')

2 để chọn một tập hợp con của các bảng. Chúng ta có thể sử dụng chú thích kết quả bầu cử từ các cuộc đua trên toàn tiểu bang để chọn & nbsp; bảng: bảng:

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

df = table_MN[0]
df.head()

	Năm	Văn phòng	GOP	DFL	Khác
0	2018	Thống đốc	42,4%	53,9%	3,7%
1	2018	Thượng nghị sĩ	36,2%	60,3%	3,4%
2	2018	Thượng nghị sĩ	42,4%	53,9%	3,7%
3	2016	Thượng nghị sĩ	36,2%	60,3%	3,4%
4	2014	Thống đốc	42,4%	53,9%	3,7%

Thượng nghị sĩ

36,2%

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 24 entries, 0 to 23
Data columns (total 5 columns):
#   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
0   Year    24 non-null     int64
1   Office  24 non-null     object
2   GOP     24 non-null     object
3   DFL     24 non-null     object
4   Others  24 non-null     object
dtypes: int64(1), object(4)
memory usage: 1.1+ KB

60,3%GOP, DFL and Other columns to numeric values if we want to do any analysis.

3,4%

53,0%

4,6%

ValueError: could not convert string to float: '42.4%'

Chủ tịch

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

0

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

1

46,4%

8,6%

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

2

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

3

	Năm	Văn phòng	GOP	DFL	Khác
0	2018	Thống đốc	42.4	53.9	3.7
1	2018	Thượng nghị sĩ	36.2	60.3	3.4
2	2018	Thượng nghị sĩ	42.4	53.0	4.6
3	2016	Thượng nghị sĩ	44.9	46.4	8.6
4	2014	Thống đốc	44.5	50.1	5.4

42,4%

Dữ liệu nâng cao hơn & NBSP; Làm sạch

Ví dụ trước cho thấy các khái niệm cơ bản. Thường xuyên làm sạch nhiều hơn là cần thiết. Đây là một ví dụ khó hơn một chút. Ví dụ này tiếp tục sử dụng Wikipedia nhưng các khái niệm áp dụng cho bất kỳ trang web nào có dữ liệu trong bảng HTML & NBSP;HTML table.

Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta muốn phân tích cú pháp bảng USGDP & NBSP; bên dưới?US GDP table show below?

Cái này khó sử dụng hơn một chút để chỉ có một bảng nhưng khớp trên gdp gdp danh nghĩa nhận được bảng chúng tôi muốn là bảng đầu tiên trong danh sách & nbsp;GDP’ 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

4

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

5

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

print(f'Total tables: {len(table_MN)}')

4 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

6

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

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

7

Vấn đề ở đây là chúng ta có một nhân vật ẩn,

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

2 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”.

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

3. 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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

4 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.

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:

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

8

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

5:

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

9

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

5 Hiệu suất

Hãy thận trọng về việc sử dụng

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

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

Hàm

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

5 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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

5 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]

0

Chúng tôi có

df = table_MN[0]
df.head()

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

df = table_MN[0]
df.head()

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

df = table_MN[0]
df.head()

2 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]

1

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

2

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:

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

6

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

4

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

df = table_MN[0]
df.head()

3 trông hơi khác so với

df = table_MN[0]
df.head()

4. 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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

3 để làm sạch nó & nbsp;

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

5

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

6

Một cột khác chúng ta cần xem xét là cột

df = table_MN[0]
df.head()

6. 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]

7

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

8

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

df = table_MN[0]
df.head()

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

df = table_MN[0]
df.head()

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

Hàm

df = table_MN[0]
df.head()

8 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

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

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 24 entries, 0 to 23
Data columns (total 5 columns):
#   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
0   Year    24 non-null     int64
1   Office  24 non-null     object
2   GOP     24 non-null     object
3   DFL     24 non-null     object
4   Others  24 non-null     object
dtypes: int64(1), object(4)
memory usage: 1.1+ KB

0 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('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

0

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

1

Tôi cũng đã tạo một từ điển duy nhất với các giá trị thành & nbsp; thay thế:

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

2

Bây giờ chúng tôi có thể gọi thay thế trên DataFrame này, chuyển đổi sang loại mong muốn và nhận số sạch & nbsp; giá trị: giá trị:

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

3

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

4

Trông như thế này & nbsp; bây giờ:

	Năm	GDP danh nghĩa (ở Bil. US-đô la)GDP(in bil. US-Dollar)	GDP bình quân đầu người (bằng đô la Mỹ) per capita(in US-Dollar)	Tăng trưởng GDP (Real) growth(real)	Tỷ lệ lạm phát (tính bằng phần trăm)	Thất nghiệp (tính theo phần trăm)	Số dư ngân sách (tính theo % GDP) [107]GDP)[107]	Nợ chính phủ do công chúng nắm giữ (theo % GDP) [108]GDP)[108]	Số dư tài khoản hiện tại (tính bằng % GDP)GDP)
0	2020	20234.0	57589	-5.9	0.62	11.1	Nan	79.9	Nan
1	2019	21439.0	64674	2.2	1.80	3.5	-4.6	78.9	-2.5
2	2018	20580.2	62869	3.0	2.40	3.9	-3.8	77.8	-2.4
3	2017	19519.4	60000	2.3	2.10	4.4	-3.4	76.1	-2.3
4	2016	18715.0	57878	1.7	1.30	4.9	-3.1	76.4	-2.3

Chỉ để chứng minh nó hoạt động, chúng ta có thể vẽ dữ liệu & NBSP;

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

5

Nếu bạn đang theo dõi chặt chẽ, bạn có thể nhận thấy việc sử dụng cuộc gọi

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

3 chuỗi:

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

6

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

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 24 entries, 0 to 23
Data columns (total 5 columns):
#   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
0   Year    24 non-null     int64
1   Office  24 non-null     object
2   GOP     24 non-null     object
3   DFL     24 non-null     object
4   Others  24 non-null     object
dtypes: int64(1), object(4)
memory usage: 1.1+ KB

2 bằng từ điển đầu tiên

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota', match='Election results from statewide races')
len(table_MN)

3. 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:

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

table_MN = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota')

7

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('https://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.

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 HTML không?

Bạn có thể sử dụng chức năng pandas read_html () để đọc các bảng HTML vào khung dữ liệu gấu trúc. Ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng chức năng này để đọc trong một bảng tên nhóm NBA từ trang wikipedia này.. The following example shows how to use this function to read in a table of NBA team names from this Wikipedia page.

Panda có thể đọc được tệp nào?

Pandas: Cách đọc và ghi tệp..

Tệp CSV ..

Tệp JSON ..

Tệp HTML ..

Các tập tin Excel ..

Các tệp SQL ..

Tệp Pickle ..

Những phần tử HTML nào được hỗ trợ bởi Pandas read_html ()?

pandas...

IO: Str hoặc giống như tệp.....

Kết hợp: STR hoặc biên soạn biểu thức chính quy, tùy chọn.....

Hương vị: Str hoặc không, container của chuỗi.....

Tiêu đề: Int hoặc giống như danh sách hoặc không có, tùy chọn.....

index_col: int hoặc giống như danh sách hoặc không có, tùy chọn.....

Bỏ qua: Int hoặc danh sách giống như hoặc lát hoặc không, tùy chọn.....

attrs: dict hoặc none, tùy chọn ..

Pandas có thể đọc tệp văn bản không?

Chúng ta có thể đọc dữ liệu từ một tệp văn bản bằng read_table () trong gấu trúc.Hàm này đọc một tệp phân định chung đến một đối tượng DataFrame.Hàm này về cơ bản giống như hàm read_csv () nhưng với delimiter = '\ t', thay vì dấu phẩy theo mặc định.. This function reads a general delimited file to a DataFrame object. This function is essentially the same as the read_csv() function but with the delimiter = '\t', instead of a comma by default.

programming html Pandas read_html