如何在 python 中使用 pandas read_html 获取超过 100 行的信息？答案

【问题标题】：How can I get more than 100 rows of information using pandas read_html in python?如何在 python 中使用 pandas read_html 获取超过 100 行的信息？
【发布时间】：2021-08-11 03:37:01
【问题描述】：

我一直在尝试导入我在 google 表格中拥有超过 100 行数据的表，但 read_html 函数只读取前 100 行，我该如何扩展或设置此行数限制？

A = pd.read_html('https://docs.google.com/spreadsheets/d/1SqqSwGUvYAA33eV_B93nPtOQshZ2TIf8XGgkc90lnpQ/view#gid=0')
C = np.array((np.array(A[0]))[2:,7:12])
C[0,0:3] = ("Día", "Vacunas a 0:00", "Vacunas Día")
F = np.zeros((99,5)) 
for i in range(1,98):     
  for j in range(1,5):
    F[i,j] = float(C[i,j])       
F = np.nan_to_num(F)

【问题讨论】：

没有看到您的代码，我们无法告诉您任何事情。你为什么使用read_html？你在抓取网站吗？如果是这样，为什么？ Google 拥有完整而强大的 API，可让您直接访问 Google 表格文件。在浏览器中，您的文件一次显示一个页面，您必须滚动才能获得其余部分。
@TimRoberts 你说得对，我的代码如下A=pd.read_html('https://docs.google.com/spreadsheets/d/1SqqSwGUvYAA33eV_B93nPtOQshZ2TIf8XGgkc90lnpQ/view#gid=0') C=np.array((np.array(A[0]))[2:,7:12]) C[0,0:3]=("Día","Vacunas a 0:00","Vacunas Día") F=np.zeros((99,5)) for i in range(1,98): for j in range (1,5): F[i,j]=float(C[i,j]) F=np.nan_to_num(F) 它是一个导入数据并将其转换为浮点数组的代码，我通过它进行进一步的操作。我对您所说的 API 不太了解，但肯定会调查它！谢谢

标签： python pandas dataframe google-sheets

【解决方案1】：

您可以通过以下方式更改显示设置：

import pandas as pd
pd.set_option('max_rows',1000)
data = pd.read_html(url)

【讨论】：

实际上我试过了，但由于某种原因，read_html 函数并没有随之改变，就我所使用的而言，它与 read_csv 和 read_excel 一起工作得很好，不过谢谢！ @lbal

【解决方案2】：

试试这个表格：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

import gspread
from oauth2client.client import GoogleCredentials

gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default())

worksheet = gc.open('Your spreadsheet name').sheet1

# get_all_values gives a list of rows.
rows = worksheet.get_all_values()
print(rows)

# Convert to a DataFrame and render.
import pandas as pd
pd.DataFrame.from_records(rows)

来自： https://colab.research.google.com/notebooks/snippets/sheets.ipynb#scrollTo=JiJVCmu3dhFa

【讨论】：