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2015年05月09日
テーマ： プログラミングあれこれ(231)
カテゴリ： プログラミング
いろいろと検索してみたところ、numpyとpandasを使うのが簡単そうだ。
-----ここから
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy
import pandas
url='http://stocks.finance.yahoo.co.jp/stocks/history/?code=998407.O'
tables = pandas.read_html(url)
datum = []
for i in tables:
for i in datum:
for j in i:
print(j)
-----ここまで
↓実行結果
ポイントはtables = pandas.read_html(url)。
たったこれだけで、urlのすべてのtableをtablesにリストとして格納してくれる。
for i in tables:
datum.append(i.values[:, :])
tablesのひとつひとつのtableをiに格納してdatmに追加する。
対象tableを2盤目のtableにするには、
とすればよい。
ただし、対象サイトにtableが含まれていないとエラーになる。
↓参考URL
http://blog.livedoor.jp/regular_bound/archives/54766122.html
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-----ここから
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy
import pandas
url='http://stocks.finance.yahoo.co.jp/stocks/history/?code=998407.O'
tables = pandas.read_html(url)
datum = []
for i in tables:
for i in datum:
for j in i:
print(j)
-----ここまで
↓実行結果
ポイントはtables = pandas.read_html(url)。
たったこれだけで、urlのすべてのtableをtablesにリストとして格納してくれる。
for i in tables:
datum.append(i.values[:, :])
tablesのひとつひとつのtableをiに格納してdatmに追加する。
対象tableを2盤目のtableにするには、
とすればよい。
ただし、対象サイトにtableが含まれていないとエラーになる。
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