网络抓取（获取表格时的问题）

Question

我正在尝试从表中获取信息。但是由于某种原因我不能。我不知道代码中到底缺少什么。在获取另一个表时，相同的代码可以工作（几乎没有更改）。

这是我的代码。

import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


htmlfile = urllib.request.urlopen("https://en.wikipedia.org/wiki/Demographics_of_Finland")
htmltext = htmlfile.read()
soup = BeautifulSoup(htmltext)

all_tables=soup.find_all('table')

right_table=soup.find('table', class_='wikitable')
right_table



#Generate lists
A=[]
B=[]
C=[]
D=[]
E=[]
F=[]
G=[]
H=[]
I=[]
for row in right_table.findAll("tr"):
    cells = row.findAll('td')
    states=row.findAll('th') #To store second column data
    if len(cells)==8: #Only extract table body not heading
        A.append(cells[0].find(text=True))
        B.append(states[0].find(text=True))
        C.append(cells[1].find(text=True))
        D.append(cells[2].find(text=True))
        E.append(cells[3].find(text=True))
        F.append(cells[4].find(text=True))
        G.append(cells[5].find(text=True))
        H.append(cells[6].find(text=True))
        I.append(cells[7].find(text=True))



        #import pandas to convert list to data frame

df=pd.DataFrame(A,columns=['Number'])
df['Average´_population_(x 1000)']=B
df['Live_births']=C
df['Deaths']=D
df['Natural_change']=E
df['Crude_birth_rate_(per 1000)']=F
df['>Crude_death_rate_(per_1000)']=G
df['>Natural_change_(per 1000)']=H
df['>Total_fertility_rate']=I
df

Answer 1

我认为您需要 read_html - 函数返回 list 的 Dataframes 的来自 url 的 html 表。你需要第三个df，所以[2]。表格的第一行也是标题 - 添加参数header=0，第一列可以通过参数index_col=0解析为index：

import pandas as pd

df = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Demographics_of_Finland', 
                  header=0, 
                  index_col=0)[2]
print (df)
     Average population (x 1000) Live births  Deaths Natural change  \
1900                       2 646      86 339  57 915         28 424   
1901                       2 667      88 637  56 225         32 412   
1902                       2 686      87 082  50 999         36 083   
1903                       2 706      85 120  49 992         35 128   
1904                       2 735      90 253  50 227         40 026   
1905                       2 762      87 841  52 773         35 068   
1906                       2 788      91 401  50 857         40 544   
1907                       2 821      92 457  53 028         39 429   
1908                       2 861      92 146  55 305         36 841   
1909                       2 899      95 005  50 577         44 428   
1910                       2 929      92 984  51 007         41 977   
1911                       2 962      91 238  51 648         39 590   
1912                       2 998      92 275  51 645         40 630   
1913                       3 026      87 250  51 876         35 374   
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