用Pandas爬虫只需要一行,你绝对想不到

本文介绍了如何使用Python的Pandas库进行网页爬虫,通过实例演示了爬取新浪财经股票财务数据和89免费代理IP的方法,强调了数据获取在学术和项目中的重要性,鼓励知识分享。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

还在为论文、大作业的数据获取而发愁吗,来试试Pandas爬虫、代码只需要一行,让爬取数据不再遥不可及。

众所周知数据的获取极其重要,而Python爬虫既实用又听起来高大上,本文通过两个实战小例子来介绍Pandas爬取表格数据。

1、爬取新浪财经网股票机构的财务数据

如图可以看到,网页里的财务数据是表格形式的,通过右键检查可以定位到网页元素为table,这种结构就可以直接用pandas来爬取数据了

import pandas as pd
url='https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/profit/index.phtml'
df=pd.read_html(url)[0] # 取这个页面中第0个table元素
df

当然这只是第一页的数据,点击第二页可以看到网址后面多了?p=2,同理后面第三、四页也是如此,所以只需要循环改变url最后的页数就可以全量爬取数据了

import pandas as pd
l=[]
for i in range(1,10):
    url='https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/profit/index.phtml?p={}'.format(i)
    l.append(pd.read_html(url)[0])
df=pd.concat(l,axis=0).reset_index(drop=True)
print(df.shape)
df.head()

2、爬取89免费代理ip

import pandas as pd
url='https://www.89ip.cn/index_1.html'
df=pd.read_html(url,encoding='utf-8')[0]
df

循环爬取多页

l=[]
for i in range(1,10):
    url='https://www.89ip.cn/index_{}.html'.format(i)
    l.append(pd.read_html(url,encoding='utf-8')[0])
df=pd.concat(l,axis=0).reset_index(drop=True)
print(df.shape)
df

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