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Pandas数据读写 – 读写html

Pandas 读写html,pandas提供read_html(),to_html()两个函数用于读写html格式的文件。这两个函数非常有用,把DataFrame等复杂的数据结构转换成HTML表格很简单,无需编写一长串HTML代码就能实现。pandas这方面的能力很强大,如果你从事web开发,这个功能将给你带来很多便捷。

读取网页数据这种操作被称为网页抓取,应用比较广泛,它逐渐演变成数据分析过程中的一项基础操作,被整合到了数据分析的第一步-数据挖掘和数据准备。

写入数据到HTML文件

现在我们来学习把DataFrame转换成HTML表格的方法。DataFrame的内部结构被自动转换为嵌入在表格中的<TH>,<TR>,<TD>标签,保留所有内部层级结构。使用该函数,无需了解HTML知识。因为有时候DataFrame等数据结构太复制,规模很大,所以对需要开发网页的人来说,往HTML文件中写入数据的函数作用很大。

to_html()函数可以直接把DataFrame转换成HTML表格,该函数在Pandas数据结构内部定义,因为可以直接在DataFrame对象上调用to_html()函数,如下例所示:

import pandas as pd
import numpy as np
frame = pd.DataFrame(pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2)))
print(frame)
print(frame.to_html())

输出结果如下所示:

   0  1
0  0  1
1  2  3
<table border="1">
<thead>
<tr>
<th></th>
<th>0</th>
<th>1</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>0</th>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>1</th>
<td>2</td>
<td>3</td>
</tr>
</tbody>
</table>

如上所示,该函数按照DataFrame的内部结构,正确生成了创建HTML表格所需的HTML标签。

下面的例子演示如何在HTML文件中自动生成表格,我们创建一个比上面更加复杂、具有索引和列名称的DataFrame对象。如下所示:

import pandas as pd
import numpy as np
frame = pd.DataFrame(pd.DataFrame(np.random.random((4,4)),
index=['white', 'black', 'red', 'blue'],
columns=['up', 'down', 'right', 'left']))
print(frame)

输出结果如下:

             up      down     right      left
white  0.085296  0.447792  0.366266  0.534075
black  0.408325  0.461076  0.713888  0.108599
red    0.851112  0.664453  0.596685  0.704459
blue   0.365703  0.917268  0.595423  0.590646

现在,请把注意力放在如何生成一个字符串并把它写入到HTML页面上,这个例子虽然短小,但是可以帮助快速理解和测试pandas的功能。下面定义HTML的页面内容:

s = ['<HTML>']
s.append('<HEAD><TITLE>极客教程</TITLE></HEAD>')
s.append('<BODY>')
s.append(frame.to_html())
s.append('</BODY></HTML>')
html = ''.join(s)

将HTML页面内容html写入到文件myframe.html中:

html_file = open('myframe.html', 'w')
html_file.write(html)
html_file.close()

运行上面代码后,工作目录中多了myframe.html文件,使用web浏览器打开它,显示内容如下:
Pandas 读写html

从HTML文件读取数据

如上所示,Pandas可以直接用DataFrame生成HTML表格,同样可以读取HTML文件。read_html()函数解析HTML页面,寻找HTML表格。如果找到,就将其转换为可以直接用于数据分析的DataFrame对象。

即使只有一个表格,read_html()函数也会返回一个DataFrame列表。至于要解析的数据源,可是支持多种数据类型。下面解析上例中创建的HTML文件:

import pandas as pd
web_frames = pd.read_html("myframe.html")
print(web_frames[0])

输出结果如下:

  Unnamed: 0        up      down     right      left
0      white  0.085296  0.447792  0.366266  0.534075
1      black  0.408325  0.461076  0.713888  0.108599
2        red  0.851112  0.664453  0.596685  0.704459
3       blue  0.365703  0.917268  0.595423  0.590646

如上所示,所有与HTML表格无关的标签都没有考虑在内。

read_html()函数最常用的模式是以网址为参数,直接解析并抽取网页中的表格。http://www.meccanismocomplesso.org/meccanismo-complesso-sito-2/classifica-punteggio/网站存在表格如图所示:
Pandas 读写html
解析并抽取网页的表格,如下所示:

import pandas as pd
web_frames = pd.read_html("http://www.meccanismocomplesso.org/meccanismo-complesso-sito-2/classifica-punteggio/")
print(web_frames[0])

输出结果如下所示:

       #                        Nome    Exp  Livelli
0      1                 Fabio Nelli  17850      NaN
1      2                       admin   9029      NaN
2      3                 BrunoOrsini   2168      NaN
3      4                   Berserker    700      NaN
..   ...                         ...    ...      ...
246  247      mario.testini@alice.it      4      NaN
247  248                      Armote      4      NaN
248  249                       Fabri      4      NaN
249  250                     pierr86      4      NaN

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