Python 如何遍历列表中的列表，然后在最后创建csv？

我有一个代码，可以生成刮取的数据，并将其放在4个数据列表中，但我想将它们作为一个数据帧放在一起，并将最终结果输出为csv。 此外，guest列包含多个人，因此如何遍历该列表？ 我不知道为什么我当前的代码不起作用，但它可能很简单。 谢谢

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你有一些错误。这是您的代码的固定版本

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=(['NoInSeason', 'Guests', 'Winner', 'OriginalAirDate']))
page = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_QI_episodes")
soup = BeautifulSoup(page.content, "lxml")
my_tables = soup.find_all("table",{"class":"wikitable plainrowheaders wikiepisodetable"})
for table in my_tables:
    table_rows = table.find_all("tr")
    for tr in table_rows:
        td = tr.find_all("td")
        if len(td) == 5:
            NoInSeason = td[0].find(text=True)
            Guests = td[2].find(text=True)
            Winner  = td[3].find(text=True)
            OriginalAirDate = td[4].find(text=True) 
            df = df.append({'NoInSeason': NoInSeason, 'Guests' : Guests, 'Winner': Winner, 'OriginalAirDate' : OriginalAirDate}, ignore_index=True)
print(df)
df.to_csv("output.csv")

将td[2]。find（text=True）更改为td[2]。get_text（）。find正在查找第一个文本元素get_text（）查找所有文本元素。注意输出是utf-8，如果您想要其他编码，您必须更改它。

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=(['NoInSeason', 'Guests', 'Winner', 'OriginalAirDate']))
page = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_QI_episodes")
soup = BeautifulSoup(page.content, "lxml")
my_tables = soup.find_all("table",{"class":"wikitable plainrowheaders wikiepisodetable"})
for table in my_tables:
    table_rows = table.find_all("tr")
    for tr in table_rows:
        td = tr.find_all("td")
        if len(td) == 5:
            NoInSeason = td[0].find(text=True)
            Guests = td[2].find(text=True)
            Winner  = td[3].find(text=True)
            OriginalAirDate = td[4].find(text=True) 
            df = df.append({'NoInSeason': NoInSeason, 'Guests' : Guests, 'Winner': Winner, 'OriginalAirDate' : OriginalAirDate}, ignore_index=True)
print(df)
df.to_csv("output.csv")