HTMLテーブルをExcelに変換

具体的な操作に関しては、Python 言語の pandas ライブラリを使用してこのタスクを完了できます。 Pandas は、豊富なデータ構造とツールを提供する効率的なデータ処理ライブラリであり、さまざまなファイル形式での読み取りおよび書き込み操作もサポートします。具体的な実装手順は次のとおりです:

ステップ 1: pandas ライブラリと BeautifulSoup ライブラリをインストールする

まず、pandas ライブラリと BeautifulSoup ライブラリをコンピュータにインストールする必要があります。次のコマンドを使用します。

pip install pandas
pip install beautifulsoup4

ステップ 2: HTML テーブルのコンテンツを読み取る

以下では、例としてテーブルを含む HTML ファイルを使用し、BeautifulSoup ライブラリを通じてテーブルのコンテンツを読み取ります。まず、関連するライブラリをインポートする必要があります。

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

次に、HTML ファイルの内容を読み取り、テーブルを解析する必要があります。このステップは、次のコードで完了できます。

# 读取HTML文件
with open('example.html') as fp:
    soup = BeautifulSoup(fp)

# 获取表格内容
table = soup.find('table')

このコードでは、open 関数を通じて example.html ファイルの内容を読み取り、それを変数 fp に保存します。その後、BeautifulSoup ライブラリの find 関数を使用して HTML ファイル内のテーブル コンテンツを検索し、それを変数テーブルに保存します。

ステップ 3: テーブル コンテンツを DataFrame に変換する

次に、後続のデータ処理のために、テーブル コンテンツを pandas ライブラリの DataFrame タイプに変換する必要があります。テーブルの内容は、次のコードを通じて DataFrame に変換できます。

# 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)

このコードでは、最初に find_all 関数を使用してテーブル内の各行を検索し、次に for ループを使用してテーブルの各セルを走査します。各行、セル内のテキストの内容はリストの列に格納されます。その後、テーブル全体を表すデータ リストに列リストを追加し、最後にデータ リストを DataFrame 型に変換します。

ステップ 4: データを Excel ファイルとして出力する

最後に、処理されたデータを Excel ファイルとして出力する必要があります。 DataFrame オブジェクトは、次のコードを使用して Excel ファイルとして出力できます。

# 输出DataFrame为Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

このコードでは、to_excel 関数を使用して DataFrame オブジェクトを example.xlsx ファイルに保存し、同時にインデックス列 (インデックス=False)。

要約すると、上記の手順により、HTML テーブルを Excel テーブルに変換するプロセスが完了しました。この作業は一見面倒に見えますが、実際には Python と pandas ライブラリを使用することで短時間で完了でき、データ処理の効率が大幅に向上します。実際の業務では、さまざまなニーズに合わせて、より詳細なカスタマイズ操作を必要に応じて実行できます。

以上がHTMLテーブルをExcelに変換の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。