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python - 从下拉菜单 Python 中抓取每个表

问题描述

我希望从以下 NCAA 统计页面中获取 Division 3 大学篮球统计数据：

https://stats.ncaa.org/rankings/change_sport_year_div

要访问我所在的页面，请单击链接后，选择 Sport = Men's Basketball，Year = 2019-2020，Div = III

单击链接后，左上角表格上方有一个下拉菜单。它被标记为“附加统计信息”。对于每个统计数据，都有一个表格，您可以获取其中的 excel 文件，但我想提高效率。我在想可能有一种方法可以使用 BeautifulSoup（甚至可能是 pd.read_html）遍历下拉栏，以获取列出的每个统计信息的数据框。有没有办法做到这一点？手动浏览每个统计信息，下载 excel 文件，然后将 excel 文件读入 pandas 会很痛苦。谢谢你。

在此处输入图像描述

标签： pythonpandasweb-scrapingbeautifulsoup

解决方案

这是我的建议，使用来自Scott Romerequests的,beautifulsoup和一个很棒的 html 表解析器的组合（我修改了一些函数来删除和去除空格）。parse_html_table\n

首先，当您检查页面的源代码时，您可以看到它采用以下形式："https://stats.ncaa.org/rankings/national_ranking?academic_year=2020.0&division=3.0&ranking_period=110.0&sport_code=MBB&stat_seq=145.0" 例如 stat 145 即“得分进攻”。

因此，您可以在每个 url 上使用以下代码，方法是将 替换为145.0与不同统计信息对应的值，您可以在检查页面的源代码时看到这些值。

# <option value="625">3-pt Field Goal Attempts</option>
# <option value="474">Assist Turnover Ratio</option>
# <option value="216">Assists Per Game</option>
# ...

对于特定的统计数据，例如得分进攻，您可以使用以下代码将表格提取为 pandas DataFrame：

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


el = "https://stats.ncaa.org/rankings/national_ranking?academic_year=2020.0&division=3.0&ranking_period=110.0&sport_code=MBB&stat_seq=145.0"
page = requests.get(el).content.decode('utf-8')
soup = BeautifulSoup(page, "html.parser")
ta = soup.find_all('table', {"id": "rankings_table"})

# Scott Rome function tweaked a bit
def parse_html_table(table):
    n_columns = 0
    n_rows = 0
    column_names = []

    # Find number of rows and columns
    # we also find the column titles if we can
    for row in table.find_all('tr'):

        # Determine the number of rows in the table
        td_tags = row.find_all('td')
        if len(td_tags) > 0:
            n_rows += 1
            if n_columns == 0:
                # Set the number of columns for our table
                n_columns = len(td_tags)

        # Handle column names if we find them
        th_tags = row.find_all('th')
        if len(th_tags) > 0 and len(column_names) == 0:
            for th in th_tags:
                column_names.append(th.get_text())

    # Safeguard on Column Titles
    if len(column_names) > 0 and len(column_names) != n_columns:
        raise Exception("Column titles do not match the number of columns")

    columns = column_names if len(column_names) > 0 else range(0, n_columns)
    df = pd.DataFrame(columns=columns,
                      index=range(0, n_rows))
    row_marker = 0
    for row in table.find_all('tr'):
        column_marker = 0
        columns = row.find_all('td')
        for column in columns:
            df.iat[row_marker, column_marker] = column.get_text()
            column_marker += 1
        if len(columns) > 0:
            row_marker += 1

    # remove \n
    for col in df:
        try:
            df[col] = df[col].str.replace("\n", "")
            df[col] = df[col].str.strip()
        except ValueError:
            pass
    # Convert to float if possible
    for col in df:
        try:
            df[col] = df[col].astype(float)
        except ValueError:
            pass

    return df


example = parse_html_table(ta[0])

结果是

 Rank                           Team    GM    W-L    PTS    PPG
0    1             Greenville (SLIAC)  27.0  14-13  3,580  132.6
1    2  Grinnell (Midwest Conference)  25.0  13-12  2,717  108.7
2    3             Pacific (OR) (NWC)  25.0   7-18  2,384   95.4
3    4                  Whitman (NWC)  28.0   20-8  2,646   94.5
4    5            Valley Forge (ACAA)  22.0  12-11  2,047   93.0
...

现在，您要做的就是将其应用于上述所有统计值。

您可以为上面的代码创建一个函数，并在 for 循环中将其应用于所有可能值列表中"https://stats.ncaa.org/rankings/national_ranking?academic_year=2020.0&division=3.0&ranking_period=110.0&sport_code=MBB&stat_seq={}".format(stat)的url。stat

希望能帮助到你。

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