DataFrameを使用してWebページからデータを取得する

Question

Webページ（http://owww.met.hu/eghajlat/eghajlati_adatsorok/bp/Navig/202_EN.htm）からPython 2.7用のパンダDataFrameを使用して時系列データを削り取ろうとしています。誰かがコードを書く方法を教えてください。ありがとう！

次のように私は私のコードを試してみました：

html =urllib.urlopen("http://owww.met.hu/eghajlat/eghajlati_adatsorok/bp/Navig/202_EN.htm"); 
text= html.read(); 
df=pd.DataFrame(index=datum, columns=['m_ta','m_tax','m_taxd', 'm_tan','m_tand']) 

をしかし、それは何かを与えるものではありません。ここではテーブルをそのまま表示したいと思います。

Answer 1

あなたはNoneに列idxとrename_axisから、その後、split列a、set_indexをすべてfontのタグを解析するためBeautifulSoupを使用することができます - 削除indexname：

import pandas as pd 
import urllib 
from bs4 import BeautifulSoup 

html = urllib.urlopen("http://owww.met.hu/eghajlat/eghajlati_adatsorok/bp/Navig/202_EN.htm"); 
soup = BeautifulSoup(html) 
#print soup 

fontTags = soup.findAll('font') 
#print fontTags 

#get text from tags fonts 
li = [x.text for x in soup.findAll('font')] 

#remove first 13 tags, before not contain necessary data 
df = pd.DataFrame(li[13:], columns=['a']) 

#split data by arbitrary whitspace 
df = df.a.str.split(r'\s+', expand=True) 

#set column names 
df.columns = columns=['idx','m_ta','m_tax','m_taxd', 'm_tan','m_tand'] 

#convert column idx to period 
df['idx'] = pd.to_datetime(df['idx']).dt.to_period('M') 

#convert columns to datetime 
df['m_taxd'] = pd.to_datetime(df['m_taxd']) 
df['m_tand'] = pd.to_datetime(df['m_tand']) 

#set column idx to index, remove index name 
df = df.set_index('idx').rename_axis(None) 

print df 

     m_ta m_tax  m_taxd m_tan  m_tand 
1901-01 -4.7 5.0 1901-01-23 -12.2 1901-01-10 
1901-02 -2.1 3.5 1901-02-06 -7.9 1901-02-15 
1901-03 5.8 13.5 1901-03-20 0.6 1901-03-01 
1901-04 11.6 18.2 1901-04-10 7.4 1901-04-23 
1901-05 16.8 22.5 1901-05-31 12.2 1901-05-05 
1901-06 21.0 24.8 1901-06-03 14.6 1901-06-17 
1901-07 22.4 27.4 1901-07-30 16.9 1901-07-04 
1901-08 20.7 25.9 1901-08-01 14.7 1901-08-29 
1901-09 15.9 19.9 1901-09-01 11.8 1901-09-09 
1901-10 12.6 17.9 1901-10-04 8.3 1901-10-31 
1901-11 4.7 11.1 1901-11-14 -0.2 1901-11-26 
1901-12 4.2 8.4 1901-12-22 -1.4 1901-12-07 
1902-01 3.4 7.5 1902-01-25 -2.2 1902-01-15 
1902-02 2.8 6.6 1902-02-09 -2.8 1902-02-06 
1902-03 5.3 13.3 1902-03-22 -3.5 1902-03-13 
1902-04 10.5 15.8 1902-04-21 6.1 1902-04-08 
1902-05 12.5 20.6 1902-05-31 8.5 1902-05-10 
1902-06 18.5 23.8 1902-06-30 14.4 1902-06-19 
1902-07 20.2 25.2 1902-07-01 15.5 1902-07-03 
1902-08 21.1 25.4 1902-08-07 14.7 1902-08-13 
1902-09 16.1 23.8 1902-09-05 9.5 1902-09-24 
1902-10 10.8 15.4 1902-10-12 4.9 1902-10-25 
1902-11 2.4 9.1 1902-11-01 -4.2 1902-11-18 
1902-12 -3.1 7.2 1902-12-27 -17.6 1902-12-15 
1903-01 -0.5 8.3 1903-01-11 -11.5 1903-01-23 
1903-02 4.6 13.4 1903-02-23 -2.7 1903-02-17 
1903-03 9.0 16.1 1903-03-28 4.9 1903-03-09 
1903-04 9.0 16.5 1903-04-29 2.6 1903-04-19 
1903-05 16.4 21.2 1903-05-03 11.3 1903-05-19 
1903-06 19.0 23.1 1903-06-03 15.6 1903-06-07 
...  ... ...  ... ...  ... 
1998-07 22.5 30.7 1998-07-23 15.0 1998-07-09 
1998-08 22.3 30.5 1998-08-03 14.8 1998-08-29 
1998-09 16.0 21.0 1998-09-12 10.4 1998-09-14 
1998-10 11.9 17.2 1998-10-07 8.2 1998-10-27 
1998-11 3.8 8.4 1998-11-05 -1.6 1998-11-21 
1998-12 -1.6 6.2 1998-12-14 -8.2 1998-12-26 
1999-01 0.6 4.7 1999-01-15 -4.8 1999-01-31 
1999-02 1.5 6.9 1999-02-05 -4.8 1999-02-01 
1999-03 8.2 15.5 1999-03-31 3.0 1999-03-16 
1999-04 13.1 17.1 1999-04-16 6.1 1999-04-18 
1999-05 17.2 25.2 1999-05-31 11.1 1999-05-06 
1999-06 19.8 24.4 1999-06-07 12.2 1999-06-22 
1999-07 22.3 28.0 1999-07-06 16.3 1999-07-23 
1999-08 20.6 26.7 1999-08-09 17.3 1999-08-23 
1999-09 19.3 22.9 1999-09-26 15.0 1999-09-02 
1999-10 11.5 19.0 1999-10-03 5.7 1999-10-18 
1999-11 3.9 12.6 1999-11-04 -2.2 1999-11-21 
1999-12 1.3 6.4 1999-12-13 -8.1 1999-12-25 
2000-01 -0.7 8.7 2000-01-31 -6.6 2000-01-25 
2000-02 4.5 10.2 2000-02-01 -0.1 2000-02-23 
2000-03 6.7 11.6 2000-03-09 0.6 2000-03-17 
2000-04 14.8 22.1 2000-04-21 5.8 2000-04-09 
2000-05 18.7 23.9 2000-05-27 12.3 2000-05-22 
2000-06 21.9 29.3 2000-06-14 15.4 2000-06-17 
2000-07 20.3 26.6 2000-07-03 14.0 2000-07-16 
2000-08 23.8 29.7 2000-08-20 18.5 2000-08-31 
2000-09 16.1 21.5 2000-09-14 12.7 2000-09-24 
2000-10 14.1 18.7 2000-10-04 8.0 2000-10-23 
2000-11 9.0 14.9 2000-11-15 3.7 2000-11-30 
2000-12 3.0 9.4 2000-12-14 -6.8 2000-12-24 

[1200 rows x 5 columns]