擅长:python、mysql、java
<p>您使用<code>.read_html</code>的方式将返回所有表的列表。你的桌子在索引3</p>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>import pandas as pd
url = "http://goldpricez.com/gold/history/lkr/years-3"
df = pd.read_html(url)[3]
print(df)
</code></pre>
<p><code>.read_html</code>调用URL,并使用BeautifulSoup解析引擎盖下的响应。您可以像在<code>.read_csv</code>中一样更改解析、表名、传递头。查看<a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.read_html.html" rel="nofollow noreferrer">.read_html</a>了解更多详细信息</p>
<p>对于速度,您可以使用<code>lxml</code>,例如<code>pd.read_html(url, flavor='lxml')[3]</code>。默认情况下,使用第二慢的<code>html5lib</code>。另一种口味是<code>html.parser</code>。这是他们中最慢的</p>