用Pandas的read_html()来抓取维基百科的表格

当需要从互联网上获取数据时，网页上的表格是一个很好的数据源。而Python中的Pandas库提供了一个方便的方法来获取HTML表格。这个方法是read_html()，它可以从web页面上的table标签中提取出数据。

使用read_html()来抓取维基百科的表格有以下步骤：

1.导入所需的库

import pandas as pd

2.创建一个URL变量，用于存储要抓取数据的网页地址。以维基百科为例，我们可以使用以下的URL链接：

url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_population_(United_Nations)'

3.使用read_html()方法读取HTML标记表格数据并返回一个数据框(DataFrame)列表(list)。由于网站上可以有多个表格，因此返回的是数据框列表(list)，我们需要通过索引来获取具体的表格，如下例子：

table = pd.read_html(url)
df = table[0] #第一个表格

4.整理处理数据，将表格组织成所需格式。网站上的表格可能因为样式等原因变得杂乱无章,此时我们需要进行数据的处理和整理，将表格中的数据转化为我们需要的格式，比如以下代码可以更改列名、删除不需要的列、去掉一些特殊的字符。

df = df.rename(columns={"Country or area[a]": "Country"})
df = df.drop(['Rank', 'Date', 'Source'], axis=1)
df['Country'] = df['Country'].str.replace('\[.*?\]', '',regex=True).str.strip()

5.输出结果，以便进行查看：

print(df) 

通过以上步骤，便可以使用read_html()从维基百科上抓取一个表格的数据，并将其转换为pandas数据框以供后续进一步处理。

注意：仅当HTML页面中有table标签存在并且标签符合标准的结构时，read_html()才能正常操作。如果表格的HTML结构不符合标准，read_html()可能会返回空列表或错误的结果。