希望编写一个程序来查询任何给定球队的NBA胜负数据,然后返回数字(即(3/6,50%“))
更好的理解方式... 运行代码-选择湖人队-根据下一场比赛返回统计数据-在客场获胜,客场输球后,主场获胜后,主场失利后返回本国战绩 和一个客场比赛相同的4
我的想法- 找到一种方法来遍历文本并选择或提取我想要的元素,然后基于这些元素运行一些简单的数字...或者再次遍历每个游戏并保持我希望返回的每个百分比的计数-因此,也许可以将我想要的这4个统计数据分别设置为一个变量,或在迭代游戏列表时将其添加到变量中,然后返回结果
import bs4 as bs
import urllib.request
sauce = urllib.request.urlopen('http://www.espn.com/nba/team/schedule/_/name/lal').read()
soup = bs.BeautifulSoup(sauce, 'lxml')
table = soup.find('table')
table_rows = table.find_all('tr')
for tr in table_rows:
td = tr.find_all('td')
row = [i.text for i in td]
print(row)
此代码将返回我想要的所有数据的大集合
['Fri, Dec 21', 'vs New Orleans ', 'W112-104 ', '19-13', 'Kuzma 23', 'James 12', 'James 14']
['Sun, Dec 23', 'vs Memphis ', 'L107-99 ', '19-14', 'James 22', 'James 14', 'James 7']
['Tue, Dec 25', '@ Golden State ', 'W127-101 ', '20-14', 'Kuzma 19', 'James 13', 'Rondo 10']
['Thu, Dec 27', '@ Sacramento ', 'L117-116 ', '20-15', 'Kuzma 33', 'Chandler 10', 'Ball 12']
['Date', 'Opponent', 'Time', 'TV', 'tickets']
['Fri, Dec 28', 'vs LA ', '10:30 PM ', 'NBATV', '1,143 tickets as low as $175 ']
['Sun, Dec 30', 'vs Sacramento ', '9:30 PM ', '', '1,270 tickets as low as $136 ']
['Wed, Jan 2', 'vs Oklahoma City ', '10:30 PM ', '', '1,240 tickets as low as $175 ']
我当然希望完成我的代码,但现在我正在寻找一些有关弄乱数据的帮助。我最想说的是-----创建一个包含所有'@'客场游戏的新列表以及一个包含所有主游戏的列表,其中包括BS4和url lib,就像我一样 基本上两者都是完全的初学者。
我已经尝试过一些操作,例如弄乱row = [i.text for in td],并尝试提取字符串,文本,但只是找不到正确的东西,其中有些语法不正确,我认为有些只是没有正确的代码。任何帮助表示赞赏!
从那里我可以找出开始时所说的进行实际计算所需的其他代码,如果需要,我可以重新发布或提出其他问题!
答案 0 :(得分:2)
这会让您前进。
import pandas as pd
url = "http://www.espn.com/nba/team/schedule/_/name/lal"
# get all tables in url
dfs = pd.read_html(url)
# there were 3 tables. We want table in index position 2
df = dfs[2]
# take the first row (index 0) and make that the column names. Drop that first row and re index the dataframe
df = df.rename(columns=df.iloc[0]).drop(df.index[0]).reset_index(drop = True)
输出:
print (df)
Date Opponent ... Hi Rebounds Hi Assists
0 Thu, Oct 18 @ Portland ... James 12 Rondo 11
1 Sat, Oct 20 vs Houston ... Rondo 7 Rondo 10
2 Mon, Oct 22 vs San Antonio ... Hart 10 James 14
3 Wed, Oct 24 @ Phoenix ... Stephenson 8 James 10
4 Thu, Oct 25 vs Denver ... James 11 James 11
5 Sat, Oct 27 @ San Antonio ... James 11 Rondo 5
6 Mon, Oct 29 @ Minnesota ... James 10 James 8
7 Wed, Oct 31 vs Dallas ... McGee 15 Ball 7
8 Sat, Nov 3 @ Portland ... Rondo 10 James 7
9 Sun, Nov 4 vs Toronto ... Ball 9 James 6
10 Wed, Nov 7 vs Minnesota ... James 11 Rondo 10
11 Sat, Nov 10 @ Sacramento ... Chandler 12 Rondo 7
一旦有了该数据框,就开始过滤行或使用“ @”分割行。做一些分组,以分组游戏/家庭游戏。您也可以开始解析日期列。您可以使用熊猫来处理很多数据。