Ces dernières années, avec la popularité croissante de l'informatisation, le stockage et le traitement des données informatiques sont devenus un élément indispensable de la gestion d'entreprise moderne. En tant qu’outil essentiel du traitement des données, les tableaux ont une gamme d’applications de plus en plus large. Sur ordinateur, nous pouvons traiter des tableaux grâce au logiciel Excel, qui est puissant, facile à utiliser et flexible dans son fonctionnement. Mais dans certains scénarios, nous devons convertir des tableaux au format HTML (Hypertext Markup Language) au format Excel, ce qui est une tâche difficile et longue pour la plupart des gens. Cet article présentera en détail comment convertir des tableaux HTML en tableaux Excel pour améliorer l'efficacité du traitement des données pour tout le monde.
Tout d’abord, nous devons comprendre la structure syntaxique de base des tableaux HTML. Les tableaux sont généralement entourés de balises
, qui contiennent de nombreuses balises
Par conséquent, lors du processus de conversion de tableaux HTML en tableaux Excel, nous devons opérer selon cette structure.
En termes d'opérations spécifiques, nous pouvons utiliser la bibliothèque pandas en langage Python pour réaliser cette tâche. Pandas est une bibliothèque de traitement de données efficace qui fournit une multitude de structures et d'outils de données, et prend également en charge les opérations de lecture et d'écriture dans divers formats de fichiers. Voici nos étapes de mise en œuvre spécifiques :
Étape 1 : Installez la bibliothèque pandas et la bibliothèque BeautifulSoup
Tout d'abord, vous devez installer les bibliothèques pandas et BeautifulSoup sur votre ordinateur. Vous pouvez terminer l'installation via la commande suivante :
pip install pandas
pip install beautifulsoup4
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. Étape 2 : Lire le contenu du tableau HTML
Ce qui suit prend comme exemple un fichier HTML contenant un tableau et lit le contenu du tableau via la bibliothèque BeautifulSoup. Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques pertinentes :
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
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Deuxièmement, nous devons lire le contenu du fichier HTML et analyser les tableaux. Cette étape peut être complétée via le code suivant :
# 读取HTML文件
with open('example.html') as fp:
soup = BeautifulSoup(fp)
# 获取表格内容
table = soup.find('table')
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Dans ce code, nous lisons le contenu du fichier exemple.html via la fonction open et le stockons dans la variable fp. Après cela, nous utilisons la fonction find de la bibliothèque BeautifulSoup pour rechercher le contenu du tableau dans le fichier HTML et le stocker dans la table des variables.
Étape 3 : Convertir le contenu de la table en DataFrame
Ensuite, nous devons convertir le contenu de la table en type DataFrame dans la bibliothèque pandas pour le traitement ultérieur des données. Le contenu du tableau peut être converti en DataFrame via le code suivant :
# 获取表格中的每一行内容
rows = table.find_all('tr')
data = []
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
cols = [col.text.strip() for col in cols]
data.append(cols)
# 将表格内容转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
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Dans ce code, nous utilisons d'abord la fonction find_all pour trouver chaque ligne du tableau, puis utilisons une boucle for pour parcourir chaque cellule de chaque ligne et convertir le contenu du texte est stocké dans les colonnes de la liste. Après cela, nous ajoutons la liste de colonnes à une liste de données représentant la table entière, et enfin convertissons la liste de données en un type DataFrame.
Étape 4 : Sortir les données sous forme de fichier Excel
Enfin, nous devons sortir les données traitées sous forme de fichier Excel. L'objet DataFrame peut être généré sous forme de fichier Excel via le code suivant :
Dans ce code, nous utilisons la fonction to_excel pour stocker l'objet DataFrame dans le fichier example.xlsx, et en même temps désactivons la colonne d'index (index =Faux).
En résumé, grâce aux étapes ci-dessus, nous avons terminé le processus de conversion des tableaux HTML en tableaux Excel. Bien que ce travail semble fastidieux, il peut en réalité être réalisé rapidement grâce à Python et à la bibliothèque pandas, ce qui améliore considérablement l'efficacité du traitement des données. Dans le travail réel, nous pouvons effectuer des opérations de personnalisation plus détaillées selon les besoins pour répondre à divers besoins.
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