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[Pandas教學]掌握Pandas DataFrame讀取網頁表格的實作技巧

read_html_table_using_pandas
Photo by Windows on Unsplash

[Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度資料方法文章的分享中,可以得知Pandas DataFrame資料結構非常適合用於表格式資料的儲存及處理,也因此被應用於許多的情境,而讀取網頁上的表格(Table)資料則是最常見的應用之一。

所以本文將以統聯客運全國電子網站為例,來分享如何利用Pandas DataFrame資料結構,讀取網頁上的表格(Table)資料,並且使用Pandas DataFrame所提供的方法(Method),進行簡單的資料整理。重點包含:

  • 安裝Pandas套件
  • Pandas讀取網頁表格資料
  • Pandas轉置網頁表格資料

一、安裝Pandas及lxml套件

首先,利用以下指令安裝Pandas及lxml套件,其中的lxml套件是用來協助Pandas套件在讀取網頁表格資料時,解析HTML原始碼

$ pip install pandas

$ pip install lxml

二、Pandas讀取網頁表格資料

接下來,前往統聯客運乘車票價表網頁,截取部分如下圖:

read_html_table_using_pandas
在表格的地方點擊右鍵,選擇檢查,可以看到它的HTML原始碼結構如下圖:

read_html_table_using_pandas

Pandas套件提供了read_html()方法(Method),只要傳入網址,就能夠讀取網頁中的<table>表格標籤,並且回傳一個Pandas DataFrame物件,<tr>標籤就是Pandas DataFrame資料結構的列(row),<td>標籤則是欄(column)。

本文以Visual Studio Code為例,建立一個資料夾及app.py檔案,並且在app.py檔案中,引用Pandas模組,並且取個別名叫「pd」,如下範例

import pandas as pd

接著,呼叫Pandas模組的read_html()方法(Method),傳入統聯客運乘車票價表網址,如下範例

import pandas as pd


bus_table = pd.read_html("https://www.ubus.com.tw/Booking/FareInquiry")
print(bus_table)

截取部分執行結果

read_html_table_using_pandas
從上圖可以看到,Pandas模組的read_html()方法(Method)會將這個網頁中的所有表格組成一個串列(List),一個表格(Table)就是串列(List)中的一個值,也可以利用type()及len()方法(Method),來查看讀取下來的型態及長度(表格個數),如下範例
import pandas as pd


bus_table = pd.read_html("https://www.ubus.com.tw/Booking/FareInquiry")
print("型態:", type(bus_table))
print("長度:", len(bus_table))

執行結果

read_html_table_using_pandas
接下來,就可以利用Python串列(List)的讀取語法,選擇所要的表格資料,如下範例
import pandas as pd


bus_table = pd.read_html("https://www.ubus.com.tw/Booking/FareInquiry")

bus_df = bus_table[0]  #讀取第一個表格
print(bus_df)

執行結果

read_html_table_using_pandas
從上圖可以看到,在讀取所要的表格後,就會回傳一個Pandas DataFrame物件,這時候就可以使用[Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度資料方法文章中所學到的columns屬性,來自訂欄位名稱,如下範例
import pandas as pd


bus_table = pd.read_html("https://www.ubus.com.tw/Booking/FareInquiry")

bus_df = bus_table[0]
bus_df.columns = ["路線名稱", "優惠時段", "原價時段", "半票票價", "軍優票價", "去回票價"]
print(bus_df)

執行結果

read_html_table_using_pandas
這樣就完成了網頁表格的讀取,是不是非常的方便呢,當然還可以利用Pandas DataFrame的其它方法(Method)來操作其中的資料,就留給大家來練習囉。

三、Pandas轉置網頁表格資料

在實務上除了像上面範例的表格橫向擺放資料外,另一種就是直向擺放,這時候就可以利用Pandas套件強大的轉置功能,變為橫向的表格。當然,轉置功能並不限於網頁表格,只要能夠儲存到Pandas DataFrame中的資料,都能使用。

全國電子冰箱價格網頁為例,從下圖可以看到每一個冰箱的名稱、型號及價格都是直向擺放,如果想要利用Pandas套件讀取這樣的表格資料,並且轉置為橫向表格,該怎麼做呢?

read_html_table_using_pandas

在冰箱名稱的地方,點擊右鍵,選擇檢查,可以看到它的表格HTML原始碼結構為巢狀的,如下圖:

read_html_table_using_pandas

接著,開啟app.py檔案,利用Pandas模組的read_html()方法(Method)讀取網頁表格資料,並且選擇其中幾個表格來觀察,如下範例

import pandas as pd


product_table = pd.read_html("https://web.elifemall.com.tw/allnewweb/product.php?idept=100&showlist=&isdept=120")
print(product_table[0])  #第一個表格
print("============================")
print(product_table[1])  #第二個表格
print("============================")
print(product_table[2])  #第三個表格

執行結果

read_html_table_using_pandas
從上圖可以看到,因為網頁表格結構為巢狀的關係,第一個表格將冰箱名稱、型號及售價合併為一個值,這樣如果未來想要進行價格排序或是廠牌群組的話,將沒辦法達成。

而第二個表格則是分為三列(row)來顯示,第三個表格則為圖片的說明文字,這時候就可以發現我們所需要取得的表格順序為奇數個,並且從1開始,如下範例

import pandas as pd


product_table = pd.read_html("https://web.elifemall.com.tw/allnewweb/product.php?idept=100&showlist=&isdept=120")

for index in range(1, len(product_table), 2):  #從1開始到表格個數,遞增值為2
    product_df = product_table[index]
    print(product_df)

執行結果

read_html_table_using_pandas
而要把Pandas DataFrame轉置為橫向的表格,可以利用T屬性來達成,如下範例
import pandas as pd


product_table = pd.read_html("https://web.elifemall.com.tw/allnewweb/product.php?idept=100&showlist=&isdept=120")

for index in range(1, len(product_table), 2):  #從1開始到表格個數,遞增值為2
    product_df = product_table[index].T  # 轉置表格
    print(product_df)

執行結果

read_html_table_using_pandas
成功將Pandas DataFrame轉置為橫向的表格後,接下來,就可以利用[Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度資料方法文章中所分享的concat()方法(Method),進行合併,如下範例
import pandas as pd


product_table = pd.read_html("https://web.elifemall.com.tw/allnewweb/product.php?idept=100&showlist=&isdept=120")

df = pd.DataFrame()
for index in range(1, len(product_table), 2):
    product_df = product_table[index].T  # 轉置表格
    df = pd.concat([df, product_df], ignore_index=True)  # 合併DataFrame

print(df)

執行結果

read_html_table_using_pandas
如果想要將Pandas DataFrame中的資料進行群組(Groupby),可以使用Pandas DataFrame的groupby()方法(Method),如下範例
import pandas as pd


product_table = pd.read_html("https://web.elifemall.com.tw/allnewweb/product.php?idept=100&showlist=&isdept=120")

df = pd.DataFrame()
for index in range(1, len(product_table), 2):
    product_df = product_table[index].T  # 轉置表格
    df = pd.concat([df, product_df], ignore_index=True)  # 合併DataFrame

df.columns = ["name", "model", "price"]  # 自訂欄位名稱
df = df.groupby("name").first()  # 以名稱來進行群組
print(df)

執行結果

read_html_table_using_pandas

四、小結

本文首先以統聯客運乘車票價表網站為例,帶大家瞭解Pandas套件如何透過read_html()方法(Method)來讀取網頁表格資料。最後以全國電子冰箱價格網頁為例,學會Pandas DataFrame的表格資料轉置功能,並且利用groupby()方法(Method)來群組資料,提升可讀性。希望這樣的內容能夠幫助大家理解Pandas套件讀取網頁表格的方式。

另外,大家都使用Pandas套件讀取什麼樣的網頁表格資料呢?歡迎在下面留言與我分享交流唷 :)

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