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スクレイピングとは、公開されているWebサイトからページ内の情報を抽出する技術です。

Python 2.7

Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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ページ上のサッカー選手データを取得したい

Ponta2929

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/02/04 21:22

やりたいこと

下記ページのJリーグ選手のデータテーブルをPandasで取りたいです。
https://www.soccer-money.net/players/in_players.php

起こっている問題

なぜか、列名がデータとして入れられないです。
read_htmlでのデータの読み込み方をあれこれ試行錯誤したのですが、ヘッダーを取ることが出来ません。

どなたか助けていただきたいです。

取得したいデータ

イメージ説明

Headerを0行目に指定した場合

イメージ説明

Headerを1行目に指定した場合

イメージ説明

コード

Python

1import numpy 2import pandas as pd 3 4 5#urlをリスト形式で取得 6df_all = [] 7urls = ['https://www.soccer-money.net/players/in_players.php'] 8 9#データをURLから取得 10df = pd.read_html(url, header=1)[0] 11df_all.append(df) 12 13# データを出す 14output = pd.concat(df_all,axis=0) 15output

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回答1

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ベストアンサー

headerパラメータの指定無し(header=None)で問題なく取得できましたよ

Python

1import numpy 2import pandas as pd 3 4df = pd.read_html('https://www.soccer-money.net/players/in_players.php')[1] 5print(df) 6# 順位 選手名 年齢 ポジション チーム 2019年の年俸 7#0 1位 アンドレス イニエスタ 35歳 MF ヴィッセル神戸 32億5000万円 8#1 2位 フェルナンド トーレス 35歳 FW サガン鳥栖 8億円 9#2 3位 ルーカス ポドルスキ 34歳 FW ヴィッセル神戸 6億4000万円 10#3 4位 ジョー 32歳 FW 名古屋グランパス 4億円 11#4 5位 ダビド ビジャ 38歳 FW ヴィッセル神戸 3億5000万円 12#.. ... ... ... ... ... ... 13#553 554位 田中 渉 19歳 MF ベガルタ仙台 350万円 14#554 554位 照山 颯人 19歳 DF ベガルタ仙台 350万円 15#555 556位 藤村 怜 20歳 FW コンサドーレ札幌 300万円 16#556 556位 中村 桐耶 19歳 DF コンサドーレ札幌 300万円 17#557 556位 檀崎 竜孔 19歳 MF コンサドーレ札幌 300万円 18 19#[558 rows x 6 columns]

投稿2020/02/04 23:22

magichan

総合スコア15898

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