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Pandas的read_html不讀取html表

2022-01-11 11:26:43 作業系統

我正在嘗試查看是否可以使用并且只能使用 Pandas 的 read_html 函式從以下網站抓取 HTML 表格:https ://www.baseball-reference.com/teams/ATL/2021.shtml

我可以使用 selenium/bs 來滿足我的需求,但我想看看我是否可以只用 pd.read_html 來抓取這個網站的表格。

目前,pd.read_html 回傳前兩個表,但無法訪問第二個表之后的表。

這是我嘗試訪問的表“id”的示例:“the40man”

還有我的代碼,它回傳“ValueError:未找到表”:

pd.read_html("https://www.baseball-reference.com/teams/ATL/2021.shtml", attrs = {'id': 'the40man'})

以下代碼回傳前兩個表,{'id': ['team_batting', 'team_pitching']},僅此而已:

pd.read_html("https://www.baseball-reference.com/teams/ATL/2021.shtml")

我是出于好奇而問這個問題,以防萬一我遺漏了什么。如果不是,這個問題很可能是由于 pd.read_html 的限制。

提前感謝您提供任何 input/pd.read_html 提示!

uj5u.com熱心網友回復:

reference.com 網站在 html 的評論中包含其中一些表格。要拉出這些表格,您需要先拉出評論。然后你可以遍歷這些來得到你想要的表:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup, Comment
import pandas as pd

url = 'https://www.baseball-reference.com/teams/ATL/2021.shtml'
result = requests.get(url).text
data = BeautifulSoup(result, 'html.parser')

comments = data.find_all(string=lambda text: isinstance(text, Comment))

tables = []
for each in comments:
    if 'table' in str(each):
        try:
            tables.append(pd.read_html(str(each), attrs = {'id': 'the40man'})[0])
            break
        except:
            continue

輸出:

print(tables[0])
    Rk  Uni               Name Unnamed: 3  ...      Ht   Wt           DoB  1stYr
0    1   30        Kyle Wright      us US  ...   6' 4"  215   Oct 2, 1995   2015
1    2    0      William Woods      us US  ...   6' 3"  190  Dec 29, 1998   2018
2    3   51         Will Smith      us US  ...   6' 5"  255  Jul 10, 1989   2008
3    4   68       Tyler Matzek      us US  ...   6' 3"  230  Oct 19, 1990   2010
4    5   64    Tucker Davidson      us US  ...   6' 2"  215  Mar 25, 1996   2016
5    6   62    Touki Toussaint      us US  ...   6' 3"  215  Jun 20, 1996   2014
6    7   65    Spencer Strider      us US  ...   6' 0"  195  Oct 28, 1998   2018
7    8   15       Sean Newcomb      us US  ...   6' 5"  255  Jun 12, 1993   2012
8    9   40        Mike Soroka      ca CA  ...   6' 5"  225   Aug 4, 1997   2015
9   10   54          Max Fried      us US  ...   6' 4"  190  Jan 18, 1994   2012
10  11   77       Luke Jackson      us US  ...   6' 2"  210  Aug 24, 1991   2011
11  12   33        A.J. Minter      us US  ...   6' 0"  215   Sep 2, 1993   2013
12  13    0        Kirby Yates      us US  ...  5' 10"  205  Mar 25, 1987   2009
13  14    0        Jay Jackson      us US  ...   6' 1"  195  Oct 27, 1987   2008
14  15   71         Jacob Webb      us US  ...   6' 2"  210  Aug 15, 1993   2014
15  16   19       Huascar Ynoa      do DO  ...   6' 2"  220  May 28, 1998   2015
16  17   36       Ian Anderson      us US  ...   6' 3"  170   May 2, 1998   2016
17  18    0      Freddy Tarnok      us US  ...   6' 3"  185  Nov 24, 1998   2017
18  19   74          Dylan Lee      us US  ...   6' 3"  214   Aug 1, 1994   2015
19  20    0        Alan Rangel      mx MX  ...   6' 2"  170  Aug 21, 1997   2015
20  21    0      Brooks Wilson      us US  ...   6' 2"  205  Mar 15, 1996   2015
21  22   50     Charlie Morton      us US  ...   6' 5"  215  Nov 12, 1983   2002
22  23   14        Adam Duvall      us US  ...   6' 1"  215   Sep 4, 1988   2010
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27  28    0     Chadwick Tromp      aw AW  ...   5' 8"  221  Mar 21, 1995   2013
28  29   25     Cristian Pache      do DO  ...   6' 2"  215  Nov 19, 1998   2016
29  30   13   Ronald Acuna Jr.      ve VE  ...   6' 0"  205  Dec 18, 1997   2015
30  31    1       Ozzie Albies      cw CW  ...   5' 8"  165   Jan 7, 1997   2014
31  32    9      Orlando Arcia      ve VE  ...   6' 0"  187   Aug 4, 1994   2011
32  33    7     Dansby Swanson      us US  ...   6' 1"  190  Feb 11, 1994   2013
33  34    0        Drew Waters      us US  ...   6' 2"  185  Dec 30, 1998   2017
34  35   20      Marcell Ozuna      do DO  ...   6' 1"  225  Nov 12, 1990   2008
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36  37   38  Guillermo Heredia      cu CU  ...  5' 10"  195  Jan 31, 1991   2009
37  38   66        Kyle Muller      us US  ...   6' 7"  250   Oct 7, 1997   2016
38  Rk  Uni               Name        NaN  ...      Ht   Wt           DoB  1stYr

[39 rows x 14 columns]

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