Cómo descargar de forma dinámica una tabla HTML (indicando la URL) y cómo trabajar con los datos de la tabla usando Python y la librería pandas. Cómo hacer web scraping para obtener datos de una página web y formatear el resultado en tablas. Cómo quitar columnas, renombrar columnas, filtrar filas, ordenar, etc.
- Instalar librería pandas, lxml y html5lib en Python con pip.
- Analizar la página web HTML que contenga una o varias tablas.
- Empezando con pandas en Python para obtener una tabla desde una página web online.
- Trabajar con la tabla obtenida, quitar columnas y filas, renombrar, filtrar, ordenar.
- Suprimir columnas de una tabla con pandas y Python.
- Suprimir filas en tabla con pandas y Python.
- Acotar resultados, trabajar con subconjuntos de datos de la tabla principal con pandas y Python.
- Ordenar registros por columna con pandas y Python.
- Renombrar columnas de la tabla con pandas y Python.
- Filtrar resultados de la tabla con pandas y Python.
- Obtener y mostrar el valor de una fila y columna (celda) de la tabla con pandas y Python.
- Código fuente en Python completo del los ejemplos del artículo.
Instalar librería pandas, lxml y html5lib en Python con pip
En primer lugar instalaremos pandas, ejecutando desde una ventana de MS-DOS:
El comando:
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pip install pandas |
Para instalar lxml ejecutaremos el comando:
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pip install lxml |
Instalaremos también la librería html5lib, con el comando:
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pip install html5lib |
Analizar la página web HTML que contenga una o varias tablas
Antes de entrar en Python, como es lógico, deberemos saber desde qué URL (sitio web) queremos obtener una o varias tablas. Por ejemplo, supongamos que queremos obtener la tabla de caracteres ASCII y su correspondencia a decimal, que está en la URL:
Lo primero que haremos será visitar la URL y analizar las tablas que contiene. En el ejemplo queremos obtener la tabla que contiene el nombre del carácter y su valor decimal:
Podemos investigar más a fondo la tabla mostrando el código fuente de la página y viendo su código fuente de creación:
Buscaremos el texto «<table>» hasta posicionarnos en la tabla que nos interese. Así podemos comprobar, por ejemplo, su ID (si lo tiene) y su estructura HTML:
Esto no es estrictamente necesario para trabajar con pandas y Python, pero sí aconsejable para asegurarnos de que obtenemos la tabla que queremos, si hay varias en la misma URL.
Empezando con pandas en Python para obtener una tabla desde una página web online
Mostramos un ejemplo para obtener o bien la primera tabla de una URL y pasarla a un Dataframe, o bien obtener todas las tablas de una URL, y pasar a un Dataframe sólo la primera:
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import pandas as pd # Obtenemos la tabla de ejemplo de una página web url = 'https://proyectoa.com/tabla-de-correspondencias-ascii-y-iso-8859-1/' # Para obtener la primera tabla tablaASCII = pd.read_html(url)[0] # Estableceremos el Dataframe donde guardaremos la tabla df = pd.DataFrame(tablaASCII) # También podemos obtener todas las tablas de la URL en una variable tablaASCII = pd.read_html(url) # Y establecer un DataFrame con la primera tabla obtenida df = pd.DataFrame(tablaASCII[0]) |
Para comprobar que se ha obtenido la información correctamente, podemos mostrar por pantalla parte del contenido de la tabla obtenida en el Dataframe, con:
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print(df) |
Obtendremos este resultado:
Para obtener las columnas y el tipo de datos que le ha asignado pandas por defecto podemos usar:
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1 |
print(df.dtypes) |
En nuestro ejemplo nos mostrará:
Que se corresponden con las 4 columnas de la tabla, de tipo «object» y con el nombre 0, 1, 2, 3.
También podemos obtener más información de la tabla, con:
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print(df.info()) |
Que nos devolverá las columnas, el número de filas, el tamaño de memoria usado total, el tipo de datos y el número de filas no nulas de cada columna:
Trabajar con la tabla obtenida, quitar columnas y filas, renombrar, filtrar, ordenar
Una vez obtenida la tabla en el Dataframe, podremos hacer cualquier cosa que necesitemos con ella.
Suprimir columnas de una tabla con pandas y Python
Como ejemplo vamos a quitar la columna 2 (que se corresponde con «Hex») y la columna 3 (que se corresponde con «Car.»), para ello, ejecutamos la siguiente línea:
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df = df.drop(columns=[2, 3]) |
La línea anterior quitará del Dataframe df las columnas 2 y 3 y cambiará el Dataframe resultante por el mismo para que se actualicen los cambios. Si mostramos el Dataframe habrá quedado sin estas dos columnas:
Como vemos, han quedado las columnas «Nombre» y «Dec» y se han quitado las columnas «Hex» y «Car.».
Suprimir filas en tabla con pandas y Python
También podemos eliminar filas por su índice, por ejemplo, para eliminar las filas 3, 5 y 6:
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df = df.drop([3,5,6]) |
Si mostramos ahora la tabla, nos devolverá:
Acotar resultados, trabajar con subconjuntos de datos de la tabla principal con pandas y Python
Para acotar los resultados, para obtener un subconjunto del Dataframe completo, podemos usar:
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df = df.loc[0:10] |
El ejemplo anterior mostrará de la fila con ID 0 a la fila con ID 10, teniendo en cuenta que no aparecerán las quitadas anteriormente:
Para mostrar las últimas cuatro filas de la tabla podemos usar:
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1 |
df = df.loc[4:] |
Ordenar registros por columna con pandas y Python
Podremos ordenar los resultados obtenidos. Por ejemplo, para ordenar de forma ascendente por la columna «Dec» (columna 1), usaremos la línea de código Python:
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df.sort_values(df.columns[1], ascending=True) |
Que mostrará los resultados obtenidos ordenados por la columna 1 de forma descendente:
Renombrar columnas de la tabla con pandas y Python
Para renombrar columnas en la tabla, por ejemplo, en nuestra tabla que tiene dos columnas, asignaremos a la primera el nombre «Caracter» y a la segunda el nombre «Valor_ASCII». Para ello ejecutaremos:
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df = df.set_axis(['Caracter', 'Valor_ASCII'], axis=1) |
Establecer tipo de datos de una columna de una tabla con pandas y Python
Para cambiar el tipo de datos de una columna, por ejemplo, para establecer a entero (integer, int) la columna «Valor_ASCII») usaremos:
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1 |
df = df.astype({"Valor_ASCII": int}, errors='raise') |
Filtrar resultados de la tabla con pandas y Python
Para filtrar los resultados de la tabla obtenida online con pandas, podemos usar:
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df = df.loc[(df['Valor_ASCII'] >= 3) & (df['Valor_ASCII'] <= 7)] |
El ejemplo anterior filtrará los registros (filas) de la tabla y mostrará sólo las filas cuyo valor de columna «Valor_ASCII» sea mayor o igual que 3 y menos o igual que 7:
Obtener y mostrar el valor de una fila y columna (celda) de la tabla con pandas y Python
Para obtener el valor de una fila/columna (celda) de la tabla, podemos usar:
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valorASCII = df['Valor_ASCII'].values[0] caracter = df['Caracter'].values[0] print("{} -> {}".format(caracter, valorASCII)) |
Que devolverá el valor de la columna «Valor_ASCII» de la fila 0 (la primera):
Código fuente en Python completo del los ejemplos del artículo
El código fuente completo de todos los ejemplos de este artículo:
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import pandas as pd # Obtenemos la tabla de ejemplo de una página web # Por ejemplo la tabla de correspondencias ASCII url = 'https://proyectoa.com/tabla-de-correspondencias-ascii-y-iso-8859-1/' # Si conocemos el ID de la tabla, podremos obtener directamente esa tabla (viendo el código fuente de la URL) # Si la tabla tiene el ID y lo conocemos ejecutamos lo siguiente para obtener sólo esa tabla: #tablaASCCI = pd.read_html(url, attrs = {'id':'id_de_la_tabla'}) # En este ejemplo la tabla no tiene ID, pero sí sabemos que es la primera tabla que aparece # Para obtener la primera tabla ejecutamos: #tablaASCII = pd.read_html(url)[0] # También podemos obtener todas las tablas de la URL en una variable tablaASCII = pd.read_html(url) # Y establecer un DataFrame con la primera tabla obtenida df = pd.DataFrame(tablaASCII[0]) # Para depurar, mostramos parte de la información de la tabla obtenida #print(df) # También podemos mostrar las columnas que ha obtenido pandas de la URL #df.info() # Ahora que conocemos las columnas y filas obtenidas, quitamos las columnas que no queramos del DataFrame # Por ejemplo, quitaremos la columna 3 (Car.) y la 2 (Hex) # Podemos quitarlas por el nombre de la columna si se conoce o bien por la posición # Para quitarlas por el nombre # df = df.drop(columns=['Hex', 'Car.']) # Para quitarlas por la posición df = df.drop(columns=[2, 3]) #df.info() #print(df) # Podemos eliminar filas, por índice: df = df.drop([3,5,6]) #print(df) # Podemos aplicar filtros a los resultados # Por ejemplo mostrar de la fila con ID 0 a la ID 10 (teniendo en cuenta que no aparecerán las quitadas anteriormente) df = df.loc[0:10] #print(df) # Para mostrar las 4 últimas filas de las obtenidas anteriormente df = df.loc[4:] #print(df) # Para renombrar las columnas del Dataframe df = df.set_axis(['Caracter', 'Valor_ASCII'], axis=1) # Para convertir a un tipo de datos una columna del Dataframe # Por ejemplo, para convertir la columna Valor_ASCII a int df = df.astype({"Valor_ASCII": int}, errors='raise') # Podemos incluso hacer filtros por valores de celdas que cumplan una condición # Por ejemplo, mostrar de las 4 filas anteriores las que su valor numérico # esté entre 3 y 7 de la columna "Valor_ASCII" df = df.loc[(df['Valor_ASCII'] >= 3) & (df['Valor_ASCII'] <= 7)] #print(df) # Podemos mostrar sólo el valor de una fila y columna, por ejemplo valorASCII = df['Valor_ASCII'].values[0] caracter = df['Caracter'].values[0] print("{} -> {}".format(caracter, valorASCII)) |
