python抓取网页表格数据

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篇一：python导入excel数据

1、导入模块

importxlrd

2、打开excel文件读取数据

data=xlrd.open_workbook(excelFile.xls)

3、使用技巧

获取一个工作表

table=data.sheets()[0]#通过索引顺序获取

table=data.sheet_by_index(0)#通过索引顺序获取

table=data.sheet_by_name(usheet1)#通过名称获取获取整行和整列的值（数组）

table.row_values(i)

table.col_values(i)

获取行数和列数

ows=table.ows

ncols=table.ncols

循环行列表数据

foriinrange(ows):

printtable.row_values(i)

单元格

cell_a1=table.cell(0,0).value

cell_c4=table.cell(2,3).value

使用行列索引

cell_a1=table.row(0)[0].value

cell_a2=table.col(1)[0].value

简单的写入

row=0

col=0

#类型

0empty,1string,2number,3date,4boolean,5errorctype=1 value=单元格的值

xf=0#扩展的格式化

table.put_cell(row,col,ctype,value,xf)

table.cell(0,0)#单元格的值

table.cell(0,0).value#单元格的值

篇二：python数据处理

cscipy科学计算库（第三方扩展库）

https://www.360docs.net/doc/ac7519910.html,

python原有数据结构的变化

-ndarry（n维数组）

-series（变长字典）

-dataFrame（数据框）

numpy

>强大的ndarray对象和ufunc函数

>精巧的函数

>比较适合线性代数和随机数处理等科学计算

>有效的通用多维数组，可定义任何数据类型

>无缝对接数据库

Forexample：

importnumpyasnp

xarray=np.ones((3,4))

xarray

out[4]:

array([[1.,1.,1.,1.],

[1.,1.,1.,1.],

[1.,1.,1.,1.]])

#生成一个3行4列的多维矩阵，类型为多维数组scipy核心库

>python中科学计算程序的核心包

>有效计算numpy矩阵，让numpy和scipy协同工作>致力于科学计算中常见问题的各个工具箱，其不同子

模块有不同应用，如插值、积分、优化和图像处理等Forexample：

fromscipyimportlinalg#linalg为scipy中的矩阵计算库

arr=np.array([[1,2],[3,4]])

linalg.det(arr)

out[8]:-2.0

matplotlib

>基于numpy

>二维绘图库，简单快速地生成曲线图、直方图和散点图等形式的图

>常用的pyplot是一个简单提供类似matlab接口的模块

pandas

>基于scipy和numpy

>高效的series和dataFrame数据结构

>强大的可扩展数据操作与分析的python库

>高效处理大数据集的切片等功能

>提供优化库功能读写多种格式文件，如csV、hdF5

python中的数组

用list和tuple等数据结构表示数组

一维数组list=[1,2,3,4]

二维数组list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

array模块

通过array函数创建数组，array.array("b",range(5))提供append、insert和read等函数

ndarray（）>ndarray是numpy中基本的数据结构>别名为array

>利于节省内存和提高cpu计算时间>有丰富的函数

-ndarry的函数

Forexample:

fromnumpyimport*

aarray=array([1,2,3])

aarray

out[4]:array([1,2,3])

barray=array([(1,2,3),(4,5,6)])

barray

out[6]:

array([[1,2,3],

[4,5,6]])

zeros((2,2))

out[7]:

array([[0.,0.],

[0.,0.]])