我有很多这样的桌子 read_html 不完全正确地读取表。例如:
read_html
import pandas as pd l = 'https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581018000047/nvda2018proxystatementsecf.htm' df_list = pd.read_html(l) df = df_list[85].dropna(how='all') df = df.fillna('') print df
你的挑战是,你正面临着熊猫阅读html的限制。
issue
一种解决方法可能是编写自己的解析器,如前所述 here
这里的要点是: 首先我们使用BeautifulSoup解析HTML,查找所有表,然后查找每个表中的所有行,然后查找每行中的每个单元格。 colspan信息很容易使用。如果注册的colspan值大于1,则在开始填充下一个单元格之前跳过该列数。
这里的要点是:
首先我们使用BeautifulSoup解析HTML,查找所有表,然后查找每个表中的所有行,然后查找每行中的每个单元格。 colspan信息很容易使用。如果注册的colspan值大于1,则在开始填充下一个单元格之前跳过该列数。