我试图得到结果的表使用此代码检索的资料：如果你不是在英国Python和熊猫
import pandas as pd
url = 'https://www.betfair.co.uk/sport/football'
df = pd.read_html(url, header = None)
df[0]
的URL可能会有所不同。
我认为它会像这样的代码，它完美的工作（我得到的表）为我。
import pandas as pd
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Opinion_polling_for_the_French_presidential_election,_2017'
df = pd.read_html(url, skiprows=3)
df[0]
在第一个例子中，HTML是围绕<ul>，并<li>组织。
在第二个，它是一个适当的表。
我该如何调整大熊猫以获得第一种情况下的数据？
不幸的是，pandas.read_html（docs）仅提取从HTML表格数据：
import pandas as pd
html = '''<html>
<body>
<table>
<tr>
<th>Col1</th>
<th>Col2</th>
</tr>
<tr>
<td>Val1</td>
<td>Val2</td>
</tr>
</table>
</body>
</html>'''
dfs = pd.read_html(html)
df[0]
输出：
0 1
0 Col1 Col2
1 Val1 Val2
对于其中我们的HTML包含一个无序列表代替第二种情况下，现有的熊猫功能将不起作用。您可以使用HTML解析库（如 BeautifulSoup4）解析列表（以及它的所有子项），并逐行构建数据帧。这里有一个简单的例子：
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
html = '''<html>
<body>
<ul id="target">
<li class="row">
Name
<ul class="details">
<li class="Col1">Val1</li>
<li class="Col2">Val2</li>
</ul>
</li>
</ul>
</body>
</html>'''
# Parse the HTML string
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
# Select the target <ul> and build dicts for each row
data_dicts = []
target = soup.select('#target')[0]
for row in target.select('.row'):
row_dict = {}
row_dict['name'] = row.contents[0].strip() # Remove excess whitespace
details = row.select('.details')
for col in details[0].findChildren('li'):
col_name = col.attrs['class'][0]
col_value = col.text.strip()
row_dict[col_name] = col_value
data_dicts.append(row_dict)
# Convert list of dicts to dataframe
df = pd.DataFrame(data_dicts)
输出：
Col1 Col2 name
0 Val1 Val2 Name
的findChildren和select一些组合应该让你提取你链接的网站的基于表的各子组件。 BeautifulSoup有很多挖掘HTML的方法，所以我强烈建议通过一些例子来研究一下，如果你试图解析出一组特定的元素，就会看到文档。