Python 使用Pandas，在正确选择网站下拉列表中的值后，如何获取从网站导入的数据帧？
默认情况下，在网站“”中，将显示两个下拉列表中“跨流派”和“前10名广告商”值的数据表 参考图片：Python 使用Pandas，在正确选择网站下拉列表中的值后，如何获取从网站导入的数据帧？,python,python-2.7,pandas,dataframe,Python,Python 2.7,Pandas,Dataframe,默认情况下，在网站“”中，将显示两个下拉列表中“跨流派”和“前10名广告商”值的数据表 参考图片： 我必须得到带有“运动”和“五大频道”值的数据框。由于web URL不会因不同的值而更改，因此我无法使用该URL 有人可以建议如何实现这一点吗？如果您想要自动化的东西，您可以使用Phantomjs创建csv文件，其中包含您想要的类别。然后，您可以使用python和pandas处理它。如果您想要自动化的东西，您可以使用Phantomjs创建具有所需类别的csv文件。然后您可以使用python和pand
有人可以建议如何实现这一点吗？如果您想要自动化的东西，您可以使用
PhantomjscsvpythonpandasPhantomjscsvpythonpandas检查浏览器上的表（左键单击>检查
），然后找到…
元素并执行左键单击>复制>复制元素
。我是用Chrome做的，但你可以用任何浏览器。然后，您可以将该字符串放入变量中，并使用read_html方法使用pandas读取它
这就是我得到的：
html = '''<table class="stat" id="advertiser"><tbody><tr><th width="62">Rank</th><th width="135">Advertiser</th><th colspan="3">Insertions</th></tr> <tr><th> </th><th> </th><th width="70" class="bordtop dnone">Last Week</th><th width="70" class="bordtop"> Week 30</th><th width="70" align="right" class="bordtop dnone">Gain / Loss</th> </tr><tr><td width="62">1</td><td width="135">HINDUSTAN LEVER LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">177869</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">2</td><td width="135">RECKITT BENCKISER (INDIA) LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">42053</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">3</td><td width="135">BROOKE BOND LIPTON INDIA LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">27737</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">4</td><td width="135">PROCTER & GAMBLE</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">25208</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">5</td><td width="135">CADBURYS INDIA LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">24894</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">6</td><td width="135">SUPER CASSETTES INDUSTRIES</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">20724</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">7</td><td width="135">PATANJALI AYURVED LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">20080</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">8</td><td width="135">GODREJ SARA LEE LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">18198</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">9</td><td width="135">GODREJ CONSUMER PRODUCTS LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">17569</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">10</td><td width="135">ITC LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">16445</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td colspan="5" class="titlebott">TOP 10 Advertiser *Across Genre : All India (U+R) : 2+ Individuals, To get this data on your Twitter timeline, tweet with #BarcTweet Top 10 Advertisers</td></tr></tbody></table>'''
df = pd.read_html(html)[0]
df
0 1 2 3 4
0 Rank Advertiser Insertions NaN NaN
1 NaN NaN Last Week Week 30 Gain / Loss
2 1 HINDUSTAN LEVER LTD NaN 177869 NaN
3 2 RECKITT BENCKISER (INDIA) LTD NaN 42053 NaN
4 3 BROOKE BOND LIPTON INDIA LTD NaN 27737 NaN
5 4 PROCTER & GAMBLE NaN 25208 NaN
6 5 CADBURYS INDIA LTD NaN 24894 NaN
7 6 SUPER CASSETTES INDUSTRIES NaN 20724 NaN
8 7 PATANJALI AYURVED LTD NaN 20080 NaN
9 8 GODREJ SARA LEE LTD NaN 18198 NaN
10 9 GODREJ CONSUMER PRODUCTS LTD NaN 17569 NaN
11 10 ITC LTD NaN 16445 NaN
12 TOP 10 Advertiser *Across Genre : All India (U... NaN NaN NaN NaN
html=''上周的Rankakadvertiserinsertions 30收益/损失1印度斯坦杠杆有限公司177869 2雷克基特本奇瑟（印度）有限公司42053 3布鲁克邦德利普顿印度有限公司27737；GAMBLE 25208 5CADBURYS INDIA LTD 24894 Super Casteds INDUSTRIES 20724 Patanjali AYURVED LTD 20080 Godrej SARA LEE LTD 18198 Godrej CONSUMER PRODUCTS LTD 17569 10ITC LTD 16445十大广告商*跨类型：全印度（U+R）：2+个人，要在推特时间线上获得这些数据，请与“BarcTweet十大广告商”一起推特
df=pd.read_html（html）[0]
df
0 1 2 3 4
0排名广告商插入NaN NaN
1楠楠上周30盈/亏
2 1印度斯坦杠杆有限公司NaN 177869 NaN
3 2 RECKITT BENCKISER（印度）有限公司NaN 42053 NaN
4 3布鲁克邦德立顿印度有限公司NaN 27737 NaN
5 4宝洁南部25208南部
6 5 CADBURYS印度有限公司NaN 24894 NaN
7 6超级盒式磁带产业NaN 20724 NaN
8 7 PATANJALI AYURVED有限公司NaN 20080 NaN
9 8 GODREJ SARA LEE有限公司NaN 18198 NaN
10 9戈德雷消费品有限公司NaN 17569 NaN
11 10 ITC有限公司南16445南
12个前10名广告商*跨类型：全印度（美国…南部）
这可能不是最好的方法，但它只适用于一次操作。您可以检查浏览器上的表（左键单击>检查
）然后找到…
元素并执行左键单击>复制>复制元素
。我是用Chrome做的，但你可以用任何浏览器来做。然后你可以将该字符串放入变量中，并使用read_html方法用pandas读取它
这就是我得到的：
html = '''<table class="stat" id="advertiser"><tbody><tr><th width="62">Rank</th><th width="135">Advertiser</th><th colspan="3">Insertions</th></tr> <tr><th> </th><th> </th><th width="70" class="bordtop dnone">Last Week</th><th width="70" class="bordtop"> Week 30</th><th width="70" align="right" class="bordtop dnone">Gain / Loss</th> </tr><tr><td width="62">1</td><td width="135">HINDUSTAN LEVER LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">177869</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">2</td><td width="135">RECKITT BENCKISER (INDIA) LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">42053</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">3</td><td width="135">BROOKE BOND LIPTON INDIA LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">27737</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">4</td><td width="135">PROCTER & GAMBLE</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">25208</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">5</td><td width="135">CADBURYS INDIA LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">24894</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">6</td><td width="135">SUPER CASSETTES INDUSTRIES</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">20724</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">7</td><td width="135">PATANJALI AYURVED LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">20080</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">8</td><td width="135">GODREJ SARA LEE LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">18198</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">9</td><td width="135">GODREJ CONSUMER PRODUCTS LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">17569</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td width="62">10</td><td width="135">ITC LTD</td><td width="70" class="dnone"> </td><td width="70">16445</td><td width="70" class="dnone"> </td></tr><tr><td colspan="5" class="titlebott">TOP 10 Advertiser *Across Genre : All India (U+R) : 2+ Individuals, To get this data on your Twitter timeline, tweet with #BarcTweet Top 10 Advertisers</td></tr></tbody></table>'''
df = pd.read_html(html)[0]
df
0 1 2 3 4
0 Rank Advertiser Insertions NaN NaN
1 NaN NaN Last Week Week 30 Gain / Loss
2 1 HINDUSTAN LEVER LTD NaN 177869 NaN
3 2 RECKITT BENCKISER (INDIA) LTD NaN 42053 NaN
4 3 BROOKE BOND LIPTON INDIA LTD NaN 27737 NaN
5 4 PROCTER & GAMBLE NaN 25208 NaN
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8 7 PATANJALI AYURVED LTD NaN 20080 NaN
9 8 GODREJ SARA LEE LTD NaN 18198 NaN
10 9 GODREJ CONSUMER PRODUCTS LTD NaN 17569 NaN
11 10 ITC LTD NaN 16445 NaN
12 TOP 10 Advertiser *Across Genre : All India (U... NaN NaN NaN NaN
html=''RankAdvertiserInsertions上周30收益/损失1印度斯坦杠杆有限公司177869 2雷克基特·本奇瑟（印度）有限公司42053 Brooke BOND LIPTON INDIA LTD 27737 Procter&GAMBLE 25208 Cadburys INDIA LTD 24894超级卡带产业20724 Patanjali AYURVED LTD 20080 Godrej SARA LEE LTD 18198 Godrej消费品有限公司17569 10ITC LTD 16445十大广告商*跨类型：全印度（U+R）：2+个人，要在推特时间线上获取这些数据，请与#BarcTweet前10名广告商‘’一起推特
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df
0 1 2 3 4
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1楠楠上周30盈/亏
2 1印度斯坦杠杆有限公司NaN 177869 NaN
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11 10 ITC有限公司南16445南
12个前10名广告商*跨类型：全印度（美国…南部）
这可能不是最好的方法，但它只适用于一次