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输入/输出

read_html

pandas.read_html(io, *, match=‘.+’, flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=‘, ‘, encoding=None, decimal=’.’, converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True, extract_links=None, dtype_backend=<no_default>, storage_options=None)

将 HTML表读入DataFrame对象列表中。

参数说明

• io，该参数类型是字符串, path对象, 或类似文件的对象
  该参数是字符串、路径对象（实现 os.PathLike[str]），或实现字符串 read() 函数的类文件对象。该字符串可以表示 URL 或 HTML 本身。lxml 仅接受 http、ftp 和文件 url 协议。

• match，该参数类型是字符串，或编译后的正则表达式, 是可选的
  将返回包含与此正则表达式或字符串匹配的文本的表集。除非 HTML 非常简单，否则您可能需要在此处传递一个非空字符串。默认为“.+”（匹配任何非空字符串）。默认值将返回页面上包含的所有表格。该值将转换为正则表达式，以便 Beautiful Soup 和 lxml 之间具有一致的行为。

• flavor，该参数类型是{“lxml”, “html5lib”, “bs4”} 或i类似list, 是可选的
  要使用的解析引擎（或解析引擎列表）。 “bs4”和“html5lib”是同义词，它们都是为了向后兼容。默认值None，尝试使用 lxml 进行解析，如果失败，则返回到 bs4 + html5lib。

• header，该参数类型是int，或类似list, 是可选的
  该参数是用于制作列标题的行，该参数也可以用于MultiIndex的行列表。

• index_col，该参数类型是int，或类似list, 是可选的
  用于创建索引的列，或列list。

• skiprows，该参数类型是int, 类似list，或slice, 是可选的
  解析列整数后要跳过的行数。 0 为基础。如果给出了整数序列或切片，则将跳过该序列索引的行。单个元素序列表示“跳过第 n 行”，而整数表示“跳过 n 行”。

• attrs，该参数类型是dict, 是可选的
  attrs是一个属性字典，可以用于标识HTML中的表。在传递给 lxml 或 Beautiful Soup 之前，不会检查它们的有效性。但是，这些属性必须是有效的，HTML表属性才能正常工作。例如，

  attrs = {'id': 'table'}
  

  是一个有效的属性字典，因为“id”HTML 标签属性对于本文档中的任何HTML标签来说，都是有效的 HTML 属性。

  attrs = {'asdf': 'table'}
  

  不是有效的属性字典，因为“asdf”不是有效的HTML属性，即使它是有效的XML属性。可以在此处找到有效的 HTML 4.01 表属性。可以在此处找到 HTML 5 规范的工作草案。它包含有关现代网络表属性的最新信息。

• parse_dates，该参数类型是bool, 是可选的
  类似read_csv()

• thousands，该参数类型是字符串, 是可选的
  用于解析数值千位的分隔符。默认为“,”。

• encoding，该参数类型是字符串, 是可选的
  用于解码网页的编码。默认为None。None保留以前的编码行为，这取决于底层解析器库（例如，解析器库将尝试使用文档提供的编码）。

• decimal，该参数类型是字符串, default ‘.’
  识别为小数点的字符。

• converters，该参数类型是dict, 默认值为None
  该参数是一个函数字典，用于转换某些列中的值。该字典的键可以是整数或列标签，值是采用一个输入参数、单元格（而不是列）内容并返回转换后的内容的函数。

• na_values，该参数类型是iterable, 默认值为None
  自定义 NA 值。

• keep_default_na，该参数类型是bool, 默认值为True
  如果指定了 na_values，并且 keep_default_na 为 False，则默认 NaN 值将被覆盖，否则将附加它们。

• displayed_only，该参数类型是bool, 默认值为True
  是否应该解析带有“display: none”的元素。

• extract_links，该参数类型是{None, “all”, “header”, “body”, “footer”}
  带有 标记的指定部分中的表元素将提取其 href。

• dtype_backend，该参数类型是{‘numpy_nullable’, ‘pyarrow’}, 默认值为‘numpy_nullable’
  应用于生成的DataFrame的后端数据类型。行为如下：
  “numpy_nullable”：返回支持 nullable-dtype 的 DataFrame（默认）。
  “pyarrow”：返回 pyarrow 支持的可为空的 ArrowDtype DataFrame。

• storage_options，该参数类型是dict, 是可选的
  对于特定存储连接有意义的额外选项，例如主机、端口、用户名、密码等。对于 HTTP(S) URL，键值对将作为标头选项转发到 urllib.request.Request。对于其他 URL（例如以“s3://”和“gcs://”开头），键值对将转发到 fsspec.open。

应用实列

下列代码从https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota站点读HTML，得到表格数据

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from unicodedata import normalizedef f_read_html(http_str, match_str):table_MN = pd.read_html(http_str, match=match_str)df = table_MN[0]print(df)cols_l = list(df.index)for col in cols_l:print("----"*9)s1 = df.iloc[col]index = list(s1.index)print(index)vals = list(s1.array)print(vals)col_labels = list(df.columns)print()for col in col_labels:print()print("------------{0}-----------".format(col))l1 = list(df[col])print("{0}".format(l1))if __name__=="__main__":http_str = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota'match_str = 'Average daily maximum and minimum temperatures for selected cities in Minnesota'    f_read_html(http_str, match_str)match_str = 'Largest cities or towns in Minnesota'

C:\>python pandas_io_5.pyLocation July (°F) July (°C) January (°F) January (°C)
0          Minneapolis     83/64     28/18         23/7       −4/−13
1           Saint Paul     83/63     28/17         23/6       −5/−14
2            Rochester     82/63     28/17         23/3       −5/−16
3               Duluth     76/55     24/13         19/1       −7/−17
4            St. Cloud     81/58     27/14        18/−1       −7/−18
5              Mankato     86/62     30/16         23/3       −5/−16
6  International Falls     77/52     25/11        15/−6       −9/−21
------------------------------------
['Location', 'July (°F)', 'July (°C)', 'January (°F)', 'January (°C)']
['Minneapolis', '83/64', '28/18', '23/7', '−4/−13']
------------------------------------
['Location', 'July (°F)', 'July (°C)', 'January (°F)', 'January (°C)']
['Saint Paul', '83/63', '28/17', '23/6', '−5/−14']
------------------------------------
['Location', 'July (°F)', 'July (°C)', 'January (°F)', 'January (°C)']
['Rochester', '82/63', '28/17', '23/3', '−5/−16']
------------------------------------
['Location', 'July (°F)', 'July (°C)', 'January (°F)', 'January (°C)']
['Duluth', '76/55', '24/13', '19/1', '−7/−17']
------------------------------------
['Location', 'July (°F)', 'July (°C)', 'January (°F)', 'January (°C)']
['St. Cloud', '81/58', '27/14', '18/−1', '−7/−18']
------------------------------------
['Location', 'July (°F)', 'July (°C)', 'January (°F)', 'January (°C)']
['Mankato', '86/62', '30/16', '23/3', '−5/−16']
------------------------------------
['Location', 'July (°F)', 'July (°C)', 'January (°F)', 'January (°C)']
['International Falls', '77/52', '25/11', '15/−6', '−9/−21']------------Location-----------
['Minneapolis', 'Saint Paul', 'Rochester', 'Duluth', 'St. Cloud', 'Mankato', 'International Falls']------------July (°F)-----------
['83/64', '83/63', '82/63', '76/55', '81/58', '86/62', '77/52']------------July (°C)-----------
['28/18', '28/17', '28/17', '24/13', '27/14', '30/16', '25/11']------------January (°F)-----------
['23/7', '23/6', '23/3', '19/1', '18/−1', '23/3', '15/−6']------------January (°C)-----------
['−4/−13', '−5/−14', '−5/−16', '−7/−17', '−7/−18', '−5/−16', '−9/−21']