Python 美化组列表索引超出范围错误，包含多个.contents

所以我用beautifulsoup在yahoo finance上刮取一些股票价格。我目前得到的日期和收盘价分别

我得到一个索引器：列表索引超出范围，代码

close=td.contents[5]。text

但[5]未超出范围。如果我要删除所有close，我只能在代码中只有一个.contents的情况下导出日期数据框。我怎样才能解决这个问题？我的代码如下

从请求导入获取
从bs4导入BeautifulSoup
作为pd进口熊猫
导入csv
日期列表=[]
关闭列表=[]
url='1〕https://finance.yahoo.com/quote/TSLA/history?period1=512784000&period2=1588982400&interval=1d&filter=history&frequency=1d'
response=get（url）
soup=BeautifulSoup（response.text'html.parser'）
chode=soup.find（'table'，{'class'：'W（100%）M（0）}）
对于chode中的tr：
tr.find（'tr'）
对于tr中的td：
日期=td.contents[0]。文本
日期列表。附加（日期）
日期df=pd.DataFrame（日期列表）
close=td.contents[5]。文本
关闭列表。追加（关闭）
close_df=pd.DataFrame（close_列表）
df=pd.concat（[date\u df，close\u df]，axis=1）
df.to_csv（“TSLA.csv”）

错误

---------------------------------------------------------------------------
索引器回溯（最后一次最近调用）
在里面
16日期df=pd.DataFrame（日期列表）
17
--->18 close=td.contents[5]。文本
19关闭列表。追加（关闭）
20
索引器：列表索引超出范围

如果您在for循环中添加检查

len（td.contents）<6

并打印出相应的

td.contents

，您将看到实际上有一个

td.contents

值的列表索引超出范围。打印出来的结果如下所示：

for tr in chode:
    tr.find('tr')
    for td in tr:
        if len(td.contents) >= 6: # check that the td has enough elements
            date = td.contents[0].text
            date_list.append(date) # build the list
            close = td.contents[5].text
            close_list.append(close) # build the list

    date_df = pd.DataFrame(date_list) # create a df after the entire list is built
    close_df = pd.DataFrame(close_list) # create a df after the entire list is built

    df = pd.concat( [date_df, close_df], axis=1)
    df.to_csv("TSLA.csv")

[*调整分割的收盘价。**调整股息和分割的收盘价。]

此外，由于您的代码没有在td中的

for tr下面正确缩进，因此很难判断您打算成为for循环的一部分的行。我猜你想做的事情更像这样：

for tr in chode:
    tr.find('tr')
    for td in tr:
        if len(td.contents) >= 6: # check that the td has enough elements
            date = td.contents[0].text
            date_list.append(date) # build the list
            close = td.contents[5].text
            close_list.append(close) # build the list

    date_df = pd.DataFrame(date_list) # create a df after the entire list is built
    close_df = pd.DataFrame(close_list) # create a df after the entire list is built

    df = pd.concat( [date_df, close_df], axis=1)
    df.to_csv("TSLA.csv")