使用将 4 个不同列表放在一起的数据制作 table
Making a table by using data which getting together 4 different list
我试图通过将四个列表放在一起来制作 table。
我的代码如下:
from selenium import webdriver
import time
driver_path= "C:\Users\Bacanli\Desktop\chromedriver.exe"
browser=webdriver.Chrome(driver_path)
browser.get("http://www.bddk.org.tr/BultenHaftalik")
time.sleep(3)
Krediler=browser.find_element_by_xpath("//*[@id='tabloListesiItem-253']/span")
Krediler.click()
elements = browser.find_elements_by_css_selector("td.ortala:nth-child(2)")
TPs=browser.find_elements_by_css_selector("td[data-label='TP']")
YPs=browser.find_elements_by_css_selector("td[data-label='YP']")
Toplams=browser.find_elements_by_css_selector("td[data-label='Toplam']")
我的意图是通过收集元素、TP、YP、Toplam 来制作一个新的 table。
感谢您的帮助。
Pandas
让这一切变得简单:
import pandas as pd
df = pd.read_html('http://www.bddk.org.tr/BultenHaftalik')
将从页面上的 html table 中创建一个 pandas 数据帧列表。你要的table是df[3]
.
结果df[3].head()
:
Unnamed: 0
Sektör / Krediler ( 9 Temmuz 2021 Cuma ) (Milyon TL)
TP
YP
TOPLAM
0
1
Toplam Krediler (2+10)
2.479.94928
1.427.80395
3.907.75323
1
2
Tüketici Kredileri ve Bireysel Kredi Kartları (3+7)
877.62363
30181
877.92544
2
3
Tüketici Kredileri (4+5+6)
710.18775
11070
710.29845
3
4
a) Konut
278.38213
7473
278.45686
4
5
b) Taşıt
14.91958
000
14.91958
使用 df[3].to_csv('filename.csv')
导出到 csv
(或者您可以使用网站上 table 上方的导出到 excel 按钮)
我试图通过将四个列表放在一起来制作 table。 我的代码如下:
from selenium import webdriver
import time
driver_path= "C:\Users\Bacanli\Desktop\chromedriver.exe"
browser=webdriver.Chrome(driver_path)
browser.get("http://www.bddk.org.tr/BultenHaftalik")
time.sleep(3)
Krediler=browser.find_element_by_xpath("//*[@id='tabloListesiItem-253']/span")
Krediler.click()
elements = browser.find_elements_by_css_selector("td.ortala:nth-child(2)")
TPs=browser.find_elements_by_css_selector("td[data-label='TP']")
YPs=browser.find_elements_by_css_selector("td[data-label='YP']")
Toplams=browser.find_elements_by_css_selector("td[data-label='Toplam']")
我的意图是通过收集元素、TP、YP、Toplam 来制作一个新的 table。 感谢您的帮助。
Pandas
让这一切变得简单:
import pandas as pd
df = pd.read_html('http://www.bddk.org.tr/BultenHaftalik')
将从页面上的 html table 中创建一个 pandas 数据帧列表。你要的table是df[3]
.
结果df[3].head()
:
Unnamed: 0 | Sektör / Krediler ( 9 Temmuz 2021 Cuma ) (Milyon TL) | TP | YP | TOPLAM | |
---|---|---|---|---|---|
0 | 1 | Toplam Krediler (2+10) | 2.479.94928 | 1.427.80395 | 3.907.75323 |
1 | 2 | Tüketici Kredileri ve Bireysel Kredi Kartları (3+7) | 877.62363 | 30181 | 877.92544 |
2 | 3 | Tüketici Kredileri (4+5+6) | 710.18775 | 11070 | 710.29845 |
3 | 4 | a) Konut | 278.38213 | 7473 | 278.45686 |
4 | 5 | b) Taşıt | 14.91958 | 000 | 14.91958 |
使用 df[3].to_csv('filename.csv')
(或者您可以使用网站上 table 上方的导出到 excel 按钮)