競馬の1000mのラップタイムをスクレイピングする際にデータの場所が変わっていることがある。
関数にした際に取り出せない。どのようにコードを書けばスクレイピングできるでしょうか?
基本的に取り出せる
python
1df = {} 2#racce_idをkeyにする 3url = "https://db.netkeiba.com/race/"+race_id 4#print(race_id) 5df[race_id] = pd.read_html(url) 6df[race_id][5].T[0][1]
実行結果
'12.1 - 10.5 - 11.5 - 12.5 - 12.7'
取り出せない時がある
python
1df = {} 2race_id = '201504020109' 3#racce_idをkeyにする 4url = "https://db.netkeiba.com/race/"+race_id 5#print(race_id) 6df[race_id] = pd.read_html(url) 7df[race_id][5].T[0][1]
実行結果
'プレミアサービスにご加入して頂くとレース分析が確認できます。プレミアサービス案内へ'
改善版
python
1df = {} 2race_id = '201504020109' 3#racce_idをkeyにする 4url = "https://db.netkeiba.com/race/"+race_id 5#print(race_id) 6df[race_id] = pd.read_html(url) 7df[race_id][4].T[0][1]
実行結果
'11.8 - 9.9 - 10.6 - 10.8 - 12.0'
Index(['201501010102', '201501010107', '201501010202', '201501010301', '201501010402', '201501010406', '201501010503', '201501010606', '201501020103', '201501020108', ... '202010020108', '202010020202', '202010020312', '202010020406', '202010020501', '202010020506', '202010020511', '202010020607', '202010020703', '202010020808'], dtype='object', length=545)
201504020109 の前後でエラーが起きる
関数にして取り出そうとしたができなかった。try,exceptを用いたがうまく行かなかった。
python
1def sprint_1000_scrape(race_id_list): 2 #df = results[results["course_len"]== 1600] 3 df = {} 4 for race_id in tqdm(race_id_list): 5 time.sleep(1) 6 #racce_idをkeyにする 7 url = "https://db.netkeiba.com/race/" + race_id 8 #print(race_id) 9 df[race_id] = pd.read_html(url) 10 #ラップタイムの要素 11 try: 12 df[race_id] = df[race_id][5].T[0][1] 13 #いらない文字を削除 14 df[race_id] = df[race_id] .split("-") 15 df[race_id] = pd.DataFrame(df[race_id] ).T 16 #print(df[race_id]) 17 except: 18 df[race_id] = df[race_id][4].T[0][1] 19 #いらない文字を削除 20 df[race_id] = df[race_id] .split("-") 21 df[race_id] = pd.DataFrame(df[race_id] ).T 22 #print(df[race_id]) 23 24 #カラムを作る 25 df[race_id].columns = ["200m","400m","600m","800m","1000m"] 26 #float型に変換 27 for i in df[race_id].columns: 28 df[race_id][i] = df[race_id][i].astype(float) 29 30 31 return df
1600mのときは以下のコードで取り出せた
python
1def mile_1600_scrape(race_id_list): 2 #df = results[results["course_len"]== 1600] 3 df = {} 4 for race_id in tqdm(race_id_list): 5 try: 6 time.sleep(1) 7 #racce_idをkeyにする 8 url = "https://db.netkeiba.com/race/" + race_id 9 #print(race_id) 10 df[race_id] = pd.read_html(url) 11 #ラップタイムの要素 12 df[race_id] = df[race_id][5].T[0][1] 13 #いらない文字を削除 14 df[race_id] = df[race_id] .split("-") 15 df[race_id] = pd.DataFrame(df[race_id] ).T 16 #print(df[race_id]) 17 #カラムを作る 18 df[race_id].columns = ["200m","400m","600m","800m","1000m","1200m","1400m","1600m"] 19 #float型に変換 20 for i in df[race_id].columns: 21 df[race_id][i] = df[race_id][i].astype(float) 22 23 except Exception as e: 24 print(e) 25 break 26 27 return df 28 29results = pd.read_pickle("results.pickleのコピー") 30M1600 = results[results["course_len"]== 1600].index 31race_id_list = M1600.drop_duplicates() 32 33mile = mile_1600_scrape(race_id_list) 34#データフレームのkeyをrace_idに 35for key in mile.keys(): 36 mile[key].index=[key] 37 38#データを繋げる 39time_1600m = pd.concat([mile[key] for key in mile.keys()], sort = False)
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2021/06/03 23:57
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2021/06/04 01:08