{"id":2523,"date":"2023-07-21T21:45:15","date_gmt":"2023-07-21T21:45:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-html\/"},"modified":"2023-07-21T21:45:15","modified_gmt":"2023-07-21T21:45:15","slug":"pandas-lesen-html","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-html\/","title":{"rendered":"So lesen sie html-tabellen mit pandas (einschlie\u00dflich beispiel)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die Funktion pandas <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/docs\/reference\/api\/pandas.read_html.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">read_html()<\/a> verwenden, um HTML-Tabellen in einen Pandas-DataFrame einzulesen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_html<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/National_Basketball_Association<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion verwenden, um eine Tabelle mit NBA-Teamnamen von <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/National_Basketball_Association\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dieser Wikipedia-Seite<\/a> zu lesen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Lesen Sie eine HTML-Tabelle mit Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bevor Sie die Funktion <strong>read_html()<\/strong> verwenden, m\u00fcssen Sie wahrscheinlich lxml installieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>pip <span style=\"color: #008000;\">install<\/span> lxml<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Wenn Sie ein Jupyter-Notebook verwenden, m\u00fcssen Sie den Kernel nach Durchf\u00fchrung dieser Installation neu starten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes k\u00f6nnen wir die Funktion <strong>read_html()<\/strong> verwenden, um jede HTML-Tabelle auf <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/National_Basketball_Association\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dieser Wikipedia-Seite<\/a> zu lesen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n<span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> unicodedata <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> normalize\n\n<span style=\"color: #008080;\">#read all HTML tables from specific URL\n<\/span>tabs = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_html<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/National_Basketball_Association<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#display total number of tables read\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">len<\/span> (tabs)\n\n44<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass auf dieser Seite insgesamt 44 HTML-Tabellen gefunden wurden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ich wei\u00df, dass die Tabelle, die mich interessiert, das Wort \u201eDivision\u201c enth\u00e4lt, daher kann ich das Argument \u201e <strong>match\u201c<\/strong> verwenden, um nur HTML-Tabellen abzurufen, die dieses Wort enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#read HTML tables from specific URL with the word \"Division\" in them\n<\/span>tabs = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_html<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/National_Basketball_Association<\/span> ',\n                    match=' <span style=\"color: #ff0000;\">Division<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#display total number of tables read\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">len<\/span> (tabs)\n\n1<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ich kann dann <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-listet-spaltennamen-auf\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">die Namen der Tabellenspalten auflisten<\/a> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define table\n<span style=\"color: #000000;\">df = tabs[0]<\/span>\n\n#list all column names of table\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">list<\/span> (df)\n\n[('Division', 'Eastern Conference'),\n ('Team', 'Eastern Conference'),\n ('Location', 'Eastern Conference'),\n ('Arena', 'Eastern Conference'),\n ('Capacity', 'Eastern Conference'),\n ('Coordinates', 'Eastern Conference'),\n ('Founded', 'Eastern Conference'),\n ('Joined', 'Eastern Conference'),\n ('Unnamed: 8_level_0', 'Eastern Conference')]<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ich interessiere mich nur f\u00fcr die ersten beiden Spalten, daher kann ich den DataFrame <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-loc-vs-iloc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">so filtern<\/a> , dass er nur diese Spalten enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#filter DataFrame to only contain first two columns\n<\/span>df_final = df. <span style=\"color: #3366ff;\">iloc<\/span> [:, 0:2]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#rename columns\n<\/span>df_final. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> = [' <span style=\"color: #ff0000;\">Division<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">Team<\/span> ']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first few rows of final DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">df_final.head<\/span> ())\n\n   Division Team\n0 Atlantic Boston Celtics\n1 Atlantic Brooklyn Nets\n2 Atlantic New York Knicks\n3 Atlantic Philadelphia 76ers\n4 Atlantic Toronto Raptors\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Abschlusstabelle enth\u00e4lt nur die Spalten \u201eDivision\u201c und \u201eTeam\u201c.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie man andere Dateitypen in Pandas liest:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-textdatei\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So lesen Sie eine Textdatei mit Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So lesen Sie Excel-Dateien mit Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-csv\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So lesen Sie CSV-Dateien mit Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die Funktion pandas read_html() verwenden, um HTML-Tabellen in einen Pandas-DataFrame einzulesen. 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