Kaedah Python untuk mengekstrak rentetan halaman HTML dan menukarnya kepada bingkai data

Question

Saya mempunyai halaman HTML yang mengandungi rentetan. Saya mahu menukarnya kepada bingkai data. Baris dalam rentetan ini dipisahkan oleh ruang yang tidak berada di dalam petikan (terdapat ruang antara petikan dalam nilai lajur).

Pautan halaman: https://gladys.geog.ucl.ac.uk/bikesapi/load.php?scheme=saopaulo

Saya tahu ini adalah soalan biasa, tetapi jika ini adalah pendua tepat dengan masalah dan penyelesaian yang sama, bolehkah anda menghantar pautan kepada saya? Saya mencuba beberapa penyelesaian tetapi tidak ada yang sepadan dengan masalah saya.

Answer 1

Cuba gunakan pd.read_csv:

url = "https://gladys.geog.ucl.ac.uk/bikesapi/load.php?scheme=saopaulo"

df = pd.read_csv(url)
print(df.head())

Hasil keluaran:

   #id timestamp|gmt_local_diff_sec|gmt_servertime_diff_sec                   name        lat        lon  bikes  spaces  installed  locked  temporary  total_docks  givesbonus_acceptspedelecs_fbbattlevel  pedelecs
0    1                               1692123219|10800|-3600    1 - Largo da Batata -23.566831 -46.693741     43      37       True   False      False           83                                     NaN        10
1    3                               1692123219|10800|-3600     3 - CPTM Pinheiros -23.566478 -46.701258      6       7       True   False      False           15                                     NaN         3
2    4                               1692123219|10800|-3600  4 - Rua Diogo Moreira -23.569145 -46.692003      2      20       True   False      False           23                                     NaN         2
3    5                               1692123219|10800|-3600        5 - Chicão Vive -23.569894 -46.697897      4       7       True   False      False           11                                     NaN         1
4    6                               1692123219|10800|-3600        6 - Rua Manduri -23.572137 -46.690107     10       7       True   False      False           19                                     NaN         0