在 BeautifulSoup 抓取之后从 Python 中的列表中提取数据，并创建 Pandas 表

Question

我学习 Python 的基础知识已经有一段时间了，并认为我会继续尝试将一些东西放在一起，但似乎遇到了一个绊脚石（尽管到处寻找我可能的地方会出错）。

我正在尝试从这里抢一张桌子：https://www.oddschecker.com/horse-racing/2020-09-10-chelmsford-city/20:30/winner

现在我意识到该表并未列出正常 HTML 的典型程度，因此尝试使用 Pandas 抓取它不会产生结果。因此深入研究 BeautifulSoup 以尝试获得结果。

似乎我需要的所有数据都在“diff-row evTabRow bc”类中，因此写了以下内容：

url = requests.get('https://www.oddschecker.com/horse-racing/2020-09-10-haydock/14:00/winner')
soup = BeautifulSoup(url.content, 'lxml')
table = soup.find_all("tr", class_="diff-row evTabRow bc")

这似乎将每匹马和我需要的所有相应数据放入一个列表中。在这个列表中，我只需要某些位，即马名的“data-name”和当前赔率的“data-odig”。

我认为可能有某种方法可以从列表中提取数据以构建列表列表，然后在 Pandas 中构建一个数据框，但我可能完全错了。

Answer 1

您要查找的数据在行标签

和单元格标签 中。

问题是不是所有的

都是有用的，所以你必须跳过那些。

import pandas as pd

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url   = requests.get('https://www.oddschecker.com/horse-racing/thirsk/13:00/winner')
soup  = BeautifulSoup(url.content, 'lxml')
rows = soup.find_all("tr", class_="diff-row evTabRow bc")

my_data = []
for row in rows:
    horse = row.attrs['data-bname']

    for td in row:
        if td.attrs['class'][0] != 'np':
            continue #Skip

        bookie = td['data-bk']
        odds   = td['data-odig']
        my_data.append(dict(
            horse  = horse,
            bookie = bookie,
            odds   = odds
        ))

df = pd.DataFrame(my_data)
print(df)

这将为您提供所需的内容：

          horse bookie  odds
0    Just Frank     B3  3.75
1    Just Frank     SK  4.33
2    Just Frank     WH  4.33
3    Just Frank     EE  4.33
4    Just Frank     FB   4.2
..          ...    ...   ...
268     Tommy R     RZ    29
269     Tommy R     SX    26
270     Tommy R     BF  10.8
271     Tommy R     MK    41
272     Tommy R     MA    98

[273 rows x 3 columns]

【讨论】：

Answer 2

您可以使用 BeautifulSoup 对象 .attrs 属性访问任何 <tr> 属性。

一旦你有了table，循环遍历每个条目，提取你想要的属性作为字典列表。然后使用结果列表初始化 Pandas 数据框。

horse_attrs = list()

for entry in table:
    attrs = dict(name=entry.attrs['data-bname'], dig=entry.attrs['data-best-dig'])
    horse_attrs.append(attrs)

df = pd.DataFrame(horse_attrs)

df
                name   dig
0         Las Farras  9999
1         Heat Miami  9999
2        Martin Beck  9999
3             Litran  9999
4      Ritmo Capanga  9999
5      Perfect Score  9999
6   Simplemente Tuyo  9999
7            Anpacai  9999
8          Colt Fast  9999
9         Cacharpari  9999
10        Don Leparc  9999
11   Curioso Seattle  9999
12       Golpe Final  9999
13       El Acosador  9999

注意事项：

• 您提供的网址对我不起作用，但这个类似的网址对我有用：https://www.oddschecker.com/horse-racing/palermo-arg/21:00/winner
• 我没有看到你提到的确切属性（data-name 和data-odig），所以我使用了类似名称的属性。我对赛马知之甚少，不知道这些是否有用，但此答案中的方法应该允许您选择任何可用的属性。