这篇文章主要讲解了Python基于pandas如何爬取网页表格数据，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

该网站数据存在table标签，直接用requests，需要结合bs4解析正则/xpath/lxml等，没有几行代码是搞不定的。

今天介绍的黑科技是pandas自带爬虫功能，pd.read_html()，只需传人url，一行代码搞定。

原网页结构如下：

python代码如下：

import pandas as pdurl='http://www.kuaidaili.com/free/'df=pd.read_html(url)[0] # [0]：表示第一个table，多个table需要指定，如果不指定默认第一个# 如果没有【0】，输入dataframe格式组成的listdf

输出dataframe格式数据

再次保存到本地，csv格式，注意中文编码：utf_8_sig

print(type(df))df.to_csv('free ip.csv',mode='a', encoding='utf_8_sig', header=1, index=0)print('done!')

查看csv文件

先来了解一下read_html函数的api:

pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, tupleize_cols=None, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)

常用的参数：

io:可以是url、html文本、本地文件等；flavor：解析器；header：标题行；skiprows：跳过的行；attrs：属性，比如 attrs = {'id': 'table'}；parse_dates：解析日期

注意：返回的结果是**DataFrame**组成的**list**。

若要dataframe，直接取list【0】

看完上述内容，是不是对Python基于pandas如何爬取网页表格数据有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。