如何使用pd.read_html并遍历许多不同的urls，并将每组dfs存储到dfs的主列表中？
使用pd.read_html并遍历许多不同的urls，并将每组dfs存储到dfs的主列表中，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的库：
import pandas as pd- 创建一个空的列表来存储dfs：
dfs = []- 定义一个函数来处理每个url并将dfs添加到主列表中：
def process_url(url):
try:
df_list = pd.read_html(url) # 使用pd.read_html读取url中的表格数据，返回一个包含多个DataFrame的列表
for df in df_list:
dfs.append(df) # 将每个DataFrame添加到主列表中
except Exception as e:
print(f"处理URL {url} 时出现错误：{str(e)}")- 定义一个包含所有urls的列表：
urls = ["url1", "url2", "url3", ...] # 替换为实际的urls- 使用循环遍历每个url并调用process_url函数：
for url in urls:
process_url(url)- 最后，dfs列表将包含从所有urls中读取的所有dfs。
这样，你就可以使用pd.read_html并遍历多个不同的urls，并将每组dfs存储到dfs的主列表中了。
注意：在实际使用中，你需要替换urls列表中的示例url为实际的urls，并根据需要进行异常处理和其他逻辑的调整。
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python获取网页表格数据
| rows and | elements within each | |
|---|---|---|
| element in the table. | stands for “table data”. This function attempts to properly handle colspan and rowspan attributes. If the function has a argument, it is used to construct the header, otherwise the function attempts to find the header within the body (by putting rows with only | elements into the header). | 01 扫码添加站长 进交流群 领取专属 10元无门槛券 手把手带您无忧上云  相关资讯热门标签活动推荐腾讯云开发者 |
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