Der Zugriff auf und die Analyse von Daten aus dem Internet ist heutzutage ein wesentlicher Bestandteil vieler Aufgaben, von der Marktforschung bis hin zu akademischen Studien. HTML-Tabellen sind eine gängige Methode, mit der Websites Daten organisieren und präsentieren, was sie zu einer wertvollen Ressource für die Datenextraktion macht. Egal, ob Sie Forscher, Analyst oder Enthusiast sind, wenn Sie wissen, wie Sie Tabellen von Websites extrahieren, steht Ihnen eine Welt voller Informationen zur Verfügung.

Dieser Blog führt Sie durch drei verschiedene Methoden zum Scrapen von Tabellen aus Websites, die auf unterschiedliche Vorlieben und Kenntnisstufen zugeschnitten sind. Wir erkunden die Verwendung von Google Sheets, der Sprache R mit dem Paket rvest und Python, wobei jede Methode ihre eigenen Vorteile und Fähigkeiten bietet. Am Ende verfügen Sie über die Tools und Kenntnisse, um wertvolle Datentabellen effizient und effektiv aus dem Web zu extrahieren.

Lassen Sie uns nun auf die Feinheiten von HTML-Tabellen eingehen und herausfinden, warum sie für das Web Scraping so wichtig sind.

Inhaltsverzeichnis

  1. Was sind HTML-Tabellen und warum sind sie wichtig?
  2. So verwenden Sie Google Sheets zum Extrahieren von HTML-Tabellendaten
  3. Extrahieren von Website-Tabellendaten mit dem rvest-Paket von R
  4. So scrapen Sie Tabellen von einer Website Python
  5. Abschließende Überlegungen
  6. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was sind HTML-Tabellen und warum sind sie wichtig?

HTML-Tabellen sind strukturierte Elemente, die auf Webseiten verwendet werden, um Daten in einem tabellarischen Format zu organisieren und anzuzeigen. Sie bestehen aus Zeilen und Spalten, wobei jede Zelle Informationen enthält, die für die entsprechende Zeilen- und Spaltenüberschneidung relevant sind. Diese Tabellen spielen eine entscheidende Rolle bei der Darstellung von Daten auf Webseiten, da sie es Benutzern erleichtern, Informationen zu verstehen und zu analysieren.

Warum HTML-Tabellen scrapen?

So verwenden Sie Google Sheets zum Extrahieren von HTML-Tabellendaten

Die Verwendung von Google Sheets zum Extrahieren von Tabellendaten ist eine praktische und unkomplizierte Methode, mit der Sie Informationen von Websites sammeln können, ohne dass komplexe Codierung oder Software erforderlich ist. So können Sie es tun:

  1. Öffnen Sie Google Sheets: Öffnen Sie zunächst ein neues oder vorhandenes Google Sheets-Dokument.
  2. Zugriff auf die ImportHTML-Funktion: Google Sheets bietet eine integrierte Funktion namens ImportHTML, mit der Sie Tabellen und Listen aus HTML-Seiten im Web importieren können. Um auf diese Funktion zuzugreifen, klicken Sie auf eine Zelle, in der die importierten Daten angezeigt werden sollen.
  3. Geben Sie die Funktion ein: Geben Sie in die ausgewählte Zelle „=IMPORTHTML(“ gefolgt von der URL der Webseite ein, die die Tabelle enthält, die Sie extrahieren möchten. Geben Sie dann an, ob Sie eine Tabelle oder eine Liste importieren möchten, und die Indexnummer der Tabelle (wenn die Seite mehrere Tabellen enthält). Beispiel: =IMPORTHTML("https://en.wikipedia.org/wiki/Wonders_of_the_World","table",1)
Tabellenkalkulation zum Scrapen von Website-Tabellen
  1. Drücken Sie Enter: Drücken Sie nach Eingabe der Funktion die Eingabetaste. Google Sheets importiert dann automatisch die Tabellendaten von der angegebenen URL und zeigt sie in der ausgewählten Zelle an.
  2. Formatierung anpassen: Nachdem die Daten importiert wurden, müssen Sie möglicherweise die Formatierung anpassen, z. B. die Größe der Spalten ändern oder Zellen formatieren, um die Informationen lesbarer und übersichtlicher zu gestalten.
  3. Daten aktualisieren (optional): Mit Google Sheets können Sie die importierten Daten so einstellen, dass sie in regelmäßigen Abständen automatisch aktualisiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Tabelle immer die neuesten Informationen der Webseite enthält.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie mithilfe von Google Sheets ganz einfach Tabellendaten von Websites extrahieren. Diese Methode ist besonders nützlich für Benutzer, die eine benutzerfreundliche Oberfläche bevorzugen und keine fortgeschrittenen Programmierkenntnisse haben. Darüber hinaus bietet Google Sheets Funktionen zur Zusammenarbeit, sodass mehrere Benutzer gleichzeitig an derselben Tabelle arbeiten können. Dies macht es zu einer praktischen Wahl für Teamprojekte und Datenanalyseaufgaben.

Extrahieren von Website-Tabellendaten mit dem rvest-Paket von R

Die Verwendung der R-Sprache zusammen mit dem rvest-Paket bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, Tabellen von Websites zu scrapen. So können Sie Tabellen von der Website r scrapen.

  1. Installieren Sie das rvest-Paket: Wenn Sie das rvest-Paket noch nicht installiert haben, können Sie dies tun, indem Sie den folgenden Befehl in Ihrer R-Konsole ausführen:
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install.packages("Rweste")
  1. Laden Sie das rvest-Paket: Nach der Installation müssen Sie das rvest-Paket mit dem folgenden Befehl in Ihre R-Umgebung laden:
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Bibliothek(rvest){% asset_img "why-scrape-html-tables.jpg" "Warum HTML-Tabellen scrapen? 'Warum HTML-Tabellen scrapen?'" %}

  1. Geben Sie die URL an: Geben Sie als Nächstes die URL der Webseite an, die die Tabelle enthält, die Sie scrapen möchten.

  2. Verwenden Sie die html_table-Funktion: Die Funktion html_table aus dem Paket rvest ermöglicht es Ihnen, Tabellen aus HTML-Seiten zu extrahieren. Verwenden Sie diese Funktion zusammen mit der read_html Funktion zum Lesen des HTML-Inhalts der Webseite und Konvertieren in einen Datenrahmen, der die Tabellendaten enthält.

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# Ersetzen Sie „url“ durch die URL der Webseite, die die Tabelle enthält
Website <- lesen_html("URL")
Tabellendaten <- html_Tabelle(Website)

  1. Zugriff auf die Tabellendaten: Sobald Sie die Tabellendaten extrahiert haben, können Sie darauf wie auf jeden anderen Datenrahmen in R zugreifen. Verwenden Sie Indizierung oder Spaltennamen, um auf bestimmte Zeilen oder Spalten der Tabelle zuzugreifen.

  2. Optional: Datenbereinigung: Abhängig von der Struktur der Tabelle und Ihren spezifischen Anforderungen müssen Sie möglicherweise eine Datenbereinigung oder -manipulation durchführen, um die Daten für die Analyse vorzubereiten. Dazu kann das Entfernen unerwünschter Zeilen oder Spalten, das Konvertieren von Datentypen oder die Behandlung fehlender Werte gehören.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie mithilfe der Programmiersprache R und dem Paket rvest ganz einfach Tabellen von Websites extrahieren. Diese Methode ist besonders nützlich für R-Benutzer, die lieber mit der Programmiersprache R arbeiten und den Prozess des Extrahierens von Daten von Websites zur Analyse und Visualisierung automatisieren möchten.

Vollständiges Arbeitsbeispiel:

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# Installieren und laden Sie das rvest-Paket
install.packages("Rweste")
Bibliothek(rvest)

# Geben Sie die URL der Webseite an, die die Tabelle enthält
URL <- „https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_pharaohs“

# Lesen Sie den HTML-Inhalt der Webseite und konvertieren Sie ihn in einen Datenrahmen, der die Tabellendaten enthält
Website <- lesen_html(URL)
Tabellendaten <- html_Tabelle(Website)

# Auf die Tabellendaten zugreifen
# Wenn die Tabelle beispielsweise die erste auf der Webseite ist, können Sie wie folgt darauf zugreifen:
Tabelle <- Tabellendaten[[1]]

# Drucken Sie die ausgelesene Tabelle
drucken(Tabelle)

Beispielausgabe:

Scrape Website-Tabellen R

So scrapen Sie Tabellen von einer Website Python

Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache mit Bibliotheken wie Requests, BeautifulSoup und Pandas, die Web Scraping-Aufgaben relativ unkompliziert machen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Tabellen von einer Python-Website zu scrapen.

  1. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken: Stellen Sie zunächst sicher, dass die Bibliotheken „requests“ und „BeautifulSoup“ installiert sind. Falls nicht, können Sie sie mit pip installieren:
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Pip-Installationsanforderungen Beautifulsoup4 Pandas
  1. Bibliotheken importieren

Importieren Sie in Ihr Python-Skript die erforderlichen Bibliotheken:

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für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren Pandas as pd
importieren Zugriffe
  1. Rufen Sie die Webseite ab: Verwenden Sie die Anforderungsbibliothek, um eine GET-Anforderung an die URL der Webseite zu senden, die die Tabelle enthält, die Sie scrapen möchten. Dadurch wird der HTML-Inhalt der Webseite abgerufen.
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URL = „https://www.example.com/table-page“
Antwort = Anfragen.get(URL)
html_content = Antwort.Inhalt
  1. HTML-Inhalt analysieren: Verwenden Sie als Nächstes BeautifulSoup, um den HTML-Inhalt der Webseite zu analysieren und zu der Tabelle zu navigieren, die Sie scrapen möchten. Sie können die Methoden find oder find_all von BeautifulSoup verwenden, um die Tabelle anhand ihrer HTML-Struktur zu finden.
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Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, "html.parser")
Tabellen = Suppe.find_all("Tabelle")
  1. Tabellendaten extrahieren: Durchlaufen Sie die Tabellen und konvertieren Sie sie zur einfachen Bearbeitung in Pandas DataFrames:
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Tabellendaten = []

für Tabelle in Tabellen:
    Tabellenzeilen = Tabelle.alles_finden("tr")
    Daten = []
    
für Reihe in Tabellenzeilen:
        Zeilendaten = [Zelle.get_text(Streifen=Wahre) 
für Zelle in Zeile.find_all(["th", "td"])]
        Daten.anhängen(Zeilendaten)
    table_data.append(pd.DataFrame(Daten))
  1. Daten speichern oder bearbeiten

Sie können die extrahierten Tabellendaten jetzt in einer CSV-Datei speichern oder weitere Analysen und Manipulationen durchführen. Speichern oder Bearbeiten von Daten mit Pandas:

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für idx, df in aufzählen(Tabellendaten):
    # Speichern Sie jede Tabelle in einer CSV-Datei
    df.to_csv(f"Tabelle_{idx + 1}.csv", Index=falsch)
    drucken("Tisch", idx + 1)
    drucken(df)
    drucken("\n")
  1. Optional: Datenbereinigung: Abhängig von Ihren Anforderungen müssen Sie möglicherweise eine Datenbereinigung oder -manipulation an den extrahierten Daten durchführen. Dies kann das Entfernen unerwünschter Zeilen oder Spalten, das Konvertieren von Datentypen oder die Behandlung fehlender Werte umfassen.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie mit Python Tabellen von Websites extrahieren. Dieser Ansatz ist vielseitig und kann verwendet werden, um Daten von einer Vielzahl von Websites mit Tabellen zu extrahieren, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug für Datenerfassungs- und Analyseaufgaben macht.

Vollständiges Arbeitsbeispiel:

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für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren Pandas as pd
importieren Zugriffe

# Schritt 1: Webseite abrufen
URL = „https://en.wikipedia.org/wiki/Wonders_of_the_World“
Antwort = Anfragen.get(URL)
html_content = Antwort.Inhalt

# Schritt 2: HTML-Inhalt analysieren
Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, "html.parser")
Tabellen = Suppe.find_all("Tabelle")

# Schritt 3: Tabellendaten extrahieren
Tabellendaten = []

für Tabelle in Tabellen:
    Tabellenzeilen = Tabelle.alles_finden("tr")
    Daten = []
    
für Reihe in Tabellenzeilen:
        Zeilendaten = [Zelle.get_text(Streifen=Wahre) 
für Zelle in Zeile.find_all(["th", "td"])]
        Daten.anhängen(Zeilendaten)
    table_data.append(pd.DataFrame(Daten))

# Schritt 4: Daten speichern oder bearbeiten

für idx, df in aufzählen(Tabellendaten):
    # Speichern Sie jede Tabelle in einer CSV-Datei
    df.to_csv(f"Tabelle_{idx + 1}.csv", Index=falsch)
    # Drucken Sie die ausgelesenen Tabellen
    drucken("Tisch", idx + 1)
    drucken(df)
    drucken("\n")

Beispielausgabe:

Scrape Website-Tabellen Python

Abschließende Überlegungen

Das Scraping von Tabellen von Websites kann eine wertvolle Fähigkeit sein, um Daten effizient zu extrahieren und zu analysieren. Egal, ob Sie Google Sheets, die Sprache R mit dem rvest-Paket oder Python-Bibliotheken wie BeautifulSoup und Pandas verwenden, der Prozess ermöglicht es Ihnen, Erkenntnisse aus verschiedenen Online-Quellen zu sammeln. Indem Sie HTML-Strukturen verstehen und die richtigen Tools verwenden, können Sie Datenextraktionsaufgaben automatisieren und Ihren Arbeitsablauf optimieren.

Wenn Sie mehr über Web Scraping erfahren möchten, lesen Sie unsere folgenden Anleitungen.

📜 Web Scrape Wikipedia
📜 So scrapen Sie Google Scholar-Ergebnisse
📜 Wie man Quora scrapt
📜 So scrapen Sie Websites mit Chatgpt
📜 Dramatiker-Web-Scraping
📜 So scrapen Sie TikTok-Kommentare

Erkunden Sie weiterhin verschiedene Scraping-Methoden und bleiben Sie über Best Practices auf dem Laufenden, um das Beste aus Web Scraping für Ihre Projekte herauszuholen. Wenn Sie Fragen oder Feedback haben, wenden Sie sich bitte an unsere Support-Team steht Ihnen jederzeit zur Verfügung, um Sie bei Ihrem Web Scraping-Vorhaben zu unterstützen. Viel Spaß beim Scraping!

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Obwohl Web Scraping selbst nicht illegal ist, ist es wichtig, verantwortungsbewusst zu scrapen und die Nutzungsbedingungen und Urheberrechtsgesetze der Website einzuhalten. Vermeiden Sie das Scraping sensibler oder urheberrechtlich geschützter Daten ohne Erlaubnis und überlasten Sie die Server der Website nicht mit übermäßigen Anfragen. Überprüfen Sie immer die robots.txt-Datei der Website auf Scraping-Berechtigungen und ziehen Sie in Erwägung, bei Bedarf die Zustimmung einzuholen.

F: Welche Herausforderungen treten beim Scraping von Tabellen von Websites häufig auf?

Beim Scraping von Tabellen von Websites kann es zu Herausforderungen kommen, wie inkonsistenten HTML-Strukturen, dynamischem Laden von Inhalten über JavaScript und Anti-Scraping-Maßnahmen wie CAPTCHA und IP-Blockierung. Mit den richtigen Tools und Techniken können diese Herausforderungen jedoch überwunden werden, indem man die Struktur der Website versteht und Methoden wie Browserautomatisierung und Proxyrotation verwendet.

F: Wie kann ich die Blockierung von Websites aufheben, während ich HTML-Tabellen scrape?

Das Entsperren von Websites während des HTML-Tabellen-Scrapings kann aufgrund von Sicherheitsmaßnahmen wie IP-Blockierung oder CAPTCHA eine Herausforderung darstellen. Eine effektive Lösung ist die Verwendung von Crawlbases Crawling API. Crawlbase bietet eine zuverlässige Lösung, um Sperren zu umgehen und nahtlos auf Website-Inhalte zuzugreifen. Mit seinen rotierenden Proxys und User-Agent-Strings sorgt Crawlbase für reibungslose Scraping-Vorgänge unter Einhaltung der Nutzungsbedingungen der Website. Durch die Integration der API von Crawlbase in Ihre Scraping-Skripte können Sie Sperrmaßnahmen umgehen und HTML-Tabellendaten effizient extrahieren.

F: Wie kann ich mit dynamischen Inhalten umgehen, wenn ich Tabellen von Websites scrape?

Dynamische Inhalte, wie Daten, die über JavaScript- oder AJAX-Aufrufe geladen werden, können für herkömmliche Web Scraping-Techniken eine Herausforderung darstellen. Um dynamische Inhalte effektiv zu verarbeiten, sollten Sie die Verwendung von Headless-Browsern wie Selenium WebDriver in Betracht ziehen, der JavaScript ausführen und Webseiten wie ein echter Browser rendern kann. Sie können auch APIs von Drittanbietern wie Crawlbase verwenden. Crawling API um dynamische Inhalte zu verarbeiten.

Alternativ können Sie die Netzwerkanforderungen der Webseite analysieren, um die API-Endpunkte zu identifizieren, die für das dynamische Abrufen von Daten verantwortlich sind, und direkt von diesen Endpunkten Daten extrahieren.