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我正尝试通过此 URL 在 Yahoo Finance 中获取主要世界指数的列表:https://finance.yahoo.com/world-indices .我首先尝试通过运行来获取表中的索引
major_indices=pd.read_html("https://finance.yahoo.com/world-indices")[0]
在这种情况下,错误是:
ValueError: No tables found
So I read a solution using selenium at pandas read_html - no tables foundthe solution they came up with is (with some adjustment):
from selenium import webdriver
import pandas as pd
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from webdrivermanager.chrome import ChromeDriverManager
driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().download_and_install())
driver.get("https://finance.yahoo.com/world-indices")
html = driver.page_source
tables = pd.read_html(html)
data = tables[1]
此代码再次给了我另一个错误:
ValueError: No tables found
我不知道是继续使用 selenium 还是 pd.read_html 就好了。无论哪种方式,我都在尝试获取这些数据,但不知道如何进行。谁能帮帮我?
最佳答案
这里不需要Selenium,你只需要设置euConsentId
cookie:
import pandas as pd
import requests
import uuid
url = 'https://finance.yahoo.com/world-indices'
cookies = {'euConsentId': str(uuid.uuid4())}
html = requests.get(url, cookies=cookies).content
df = pd.read_html(html)[0]
输出:
>>> df
Symbol Name Last Price Change % Change Volume Intraday High/Low 52 Week Range Day Chart
0 ^GSPC S&P 500 4023.89 93.81 +2.39% 2.545B NaN NaN NaN
1 ^DJI Dow 30 32196.66 466.36 +1.47% 388.524M NaN NaN NaN
2 ^IXIC Nasdaq 11805.00 434.04 +3.82% 5.15B NaN NaN NaN
3 ^NYA NYSE COMPOSITE (DJ) 15257.36 326.26 +2.19% 0 NaN NaN NaN
4 ^XAX NYSE AMEX COMPOSITE INDEX 4025.81 122.66 +3.14% 0 NaN NaN NaN
5 ^BUK100P Cboe UK 100 739.68 17.83 +2.47% 0 NaN NaN NaN
6 ^RUT Russell 2000 1792.67 53.28 +3.06% 0 NaN NaN NaN
7 ^VIX CBOE Volatility Index 28.87 -2.90 -9.13% 0 NaN NaN NaN
8 ^FTSE FTSE 100 7418.15 184.81 +2.55% 0 NaN NaN NaN
9 ^GDAXI DAX PERFORMANCE-INDEX 14027.93 288.29 +2.10% 0 NaN NaN NaN
10 ^FCHI CAC 40 6362.68 156.42 +2.52% 0 NaN NaN NaN
11 ^STOXX50E ESTX 50 PR.EUR 3703.42 89.99 +2.49% 0 NaN NaN NaN
12 ^N100 Euronext 100 Index 1211.74 28.89 +2.44% 0 NaN NaN NaN
13 ^BFX BEL 20 3944.56 14.35 +0.37% 0 NaN NaN NaN
14 IMOEX.ME MOEX Russia Index 2307.50 9.61 +0.42% 0 NaN NaN NaN
15 ^N225 Nikkei 225 26427.65 678.93 +2.64% 0 NaN NaN NaN
16 ^HSI HANG SENG INDEX 19898.77 518.43 +2.68% 0 NaN NaN NaN
17 000001.SS SSE Composite Index 3084.28 29.29 +0.96% 3.109B NaN NaN NaN
18 399001.SZ Shenzhen Component 11159.79 64.92 +0.59% 3.16B NaN NaN NaN
19 ^STI STI Index 3191.16 25.98 +0.82% 0 NaN NaN NaN
20 ^AXJO S&P/ASX 200 7075.10 134.10 +1.93% 0 NaN NaN NaN
21 ^AORD ALL ORDINARIES 7307.70 141.10 +1.97% 0 NaN NaN NaN
22 ^BSESN S&P BSE SENSEX 52793.62 -136.69 -0.26% 0 NaN NaN NaN
23 ^JKSE Jakarta Composite Index 6597.99 -1.85 -0.03% 0 NaN NaN NaN
24 ^KLSE FTSE Bursa Malaysia KLCI 1544.41 5.61 +0.36% 0 NaN NaN NaN
25 ^NZ50 S&P/NZX 50 INDEX GROSS 11168.18 -9.18 -0.08% 0 NaN NaN NaN
26 ^KS11 KOSPI Composite Index 2604.24 54.16 +2.12% 788539 NaN NaN NaN
27 ^TWII TSEC weighted index 15832.54 215.86 +1.38% 0 NaN NaN NaN
28 ^GSPTSE S&P/TSX Composite index 20099.81 400.76 +2.03% 294.637M NaN NaN NaN
29 ^BVSP IBOVESPA 106924.18 1236.54 +1.17% 0 NaN NaN NaN
30 ^MXX IPC MEXICO 49579.90 270.58 +0.55% 212.868M NaN NaN NaN
31 ^IPSA S&P/CLX IPSA 5058.88 0.00 0.00% 0 NaN NaN NaN
32 ^MERV MERVAL 38390.84 233.89 +0.61% 0 NaN NaN NaN
33 ^TA125.TA TA-125 1964.95 23.38 +1.20% 0 NaN NaN NaN
34 ^CASE30 EGX 30 Price Return Index 10642.40 -213.50 -1.97% 36.837M NaN NaN NaN
35 ^JN0U.JO Top 40 USD Net TRI Index 4118.19 65.63 +1.62% 0 NaN NaN NaN
关于python - 找不到 pandas.read_html 表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/72247694/
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