python爬取一维数组转换为二维

在Python中，我们可以使用`requests`库来抓取网页内容，然后通过如`BeautifulSoup`解析HTML提取所需信息。`pandas`库则可以方便地处理CSV文件并转换成二维数组。下面是一个基本的步骤说明： 1. **安装必要的库**： 如果你还没有安装`requests`, `beautifulsoup4`, 和 `pandas`，可以使用pip进行安装： ``` pip install requests beautifulsoup4 pandas ``` 2. **编写爬虫函数**： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def get_weather_data(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 根据实际页面结构找到需要的信息元素 temp_data = soup.find('div', class_='temperature') # 示例：查找温度部分 rain_data = soup.find('span', class_='rain-status') # 查找降雨状态部分 # 提取其他字段... # 将数据保存到字典中 data_dict = { 'temp': float(temp_data.text), # 温度字段 # ..., 'rain_status': bool(rain_data.text) if rain_data else None, # 是否下雨字段 # ..., } return data_dict # 爬取特定日期的数据 url = "http://example.com/weather-date" # 需要替换为你想要爬取的网站地址 last_day_data = get_weather_data(url) ``` 3. **保存数据**： 将抓取到的数据写入CSV文件： ```python with open('weather_data.csv', 'w', newline='') as csvfile: fieldnames = ['temp', 'field_2', ..., 'rain_status'] # 所有字段名 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writerow(last_day_data) # 读取CSV文件为二维数组 df = pd.read_csv('weather_data.csv') data_array = df.values # 获取二维数组 ``` 4. **创建目标变量和特征变量**： ```python target = data_array[:, -1] # 目标变量（最后一列） features = data_array[:, :-1] # 特征变量（除最后一列外的所有列） ``` 现在你已经完成了上述任务，可以根据需要进一步分析或模型训练。

### 使用Python爬虫通过XPath抓取网页表格数据 为了实现这一目标，可以采用`lxml`库中的`etree`模块来处理HTML文档并执行XPath查询。以下是具体的方法： #### 导入必要的库 首先需要导入用于网络请求和解析HTML的库。 ```python import requests from lxml import etree ``` #### 发送HTTP请求获取页面源码 构建一个函数用来发送GET请求，并接收响应内容作为下一步操作的基础[^2]。 ```python def fetch_page(url): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.text else: raise Exception(f"Failed to load page {url}") ``` #### 解析HTML结构创建树形模型 将获得的HTML文本转换成可供XPath使用的DOM树状结构。 ```python html_content = fetch_page('http://example.com/table-page') tree = etree.HTML(html_content) ``` #### 定位表格元素并提取所需信息 假设要抓取的目标是一个标准的HTML `<table>`标签下的所有行(`<tr>`)及其列(`<td>`), 可以按照如下方式定义XPath路径: ```python rows = tree.xpath('//table/tr') # 获取所有的<tr> data = [] for row in rows: cols = row.xpath('.//td/text()') # 对每一行内部查找<td>, 并读取其纯文本值. data.append([col.strip() for col in cols]) ``` 上述代码片段会遍历每一个表格行，对于每行而言进一步访问其中的单元格，最终形成二维数组保存整个表的数据集[^3]。 #### 处理特殊标记如换行符或空白节点 当遇到像`<br/>`这样的内嵌标签时，简单的`.text()`可能无法捕捉到完整的可见文字串；此时应该先选取包含这些子元素在内的父级容器，之后再逐个抽取它们之间的文本部分[^4]: ```python special_cells = tree.xpath("//div[@class='contson']") cleaned_texts = [" ".join(cell.itertext()).strip() for cell in special_cells] ``` 此段脚本展示了怎样绕过直接调用`.text()`所带来的局限性，转而运用更灵活的方式收集复杂布局里的连续字符序列。