有時候處理到大量的表格或是excel、CSV
處理方式就會變得及其麻煩
In [28]:
!pip install pandas
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): pandas in /usr/lib/python3/dist-packages
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): python-dateutil>=2 in /usr/lib/python3/dist-packages (from pandas)
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): pytz>=2011k in /usr/lib/python3/dist-packages (from pandas)
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): numpy>=1.7.0b2 in /usr/lib/python3/dist-packages (from pandas)
In [1]:
import pandas
In [20]:
table = pandas.read_html("http://www.cwb.gov.tw/V7/forecast/taiwan/Chiayi_City.htm")
In [24]:
table[0]
Out[24]:
嘉義市
溫度 (℃)
天氣狀況
舒適度
降雨機率 (%)
0
今日白天 06/07 12:00~06/07 18:00
29 ~ 33
NaN
悶熱至易中暑
30 %
1
今晚至明晨 06/07 18:00~06/08 06:00
25 ~ 29
NaN
舒適至悶熱
30 %
2
明日白天 06/08 06:00~06/08 18:00
26 ~ 32
NaN
舒適至悶熱
30 %
3 rows × 5 columns
In [25]:
table[1]
Out[25]:
六月
最高溫 (℃)
最低溫 (℃)
降雨量 (mm)
0
嘉義
32.3
24.3
314
1 rows × 4 columns
In [26]:
table[2]
Out[26]:
06/07
日出時刻hh:mm
日沒時刻hh:mm
月出時刻hh:mm
月沒時刻hh:mm
0
嘉義
2016-06-07 05:11:00
2016-06-07 18:43:00
2016-06-07 07:12:00
2016-06-07 20:47:00
1 rows × 5 columns
In [27]:
table[3]
Out[27]:
0
0
°C °F °F °C
1 rows × 1 columns
In [32]:
data = pandas.read_csv('./20160607-00.csv')
In [33]:
data
Out[33]:
SiteName
County
PSI
MajorPollutant
Status
SO2
CO
O3
PM10
PM2.5
NO2
WindSpeed
WindDirec
FPMI
NOx
NO
PublishTime
0
麥寮
雲林縣
39
NaN
良好
2.5
0.33
16.0
38
13
11.0
1.4
156.0
1
14.08
2.65
2016-06-06 23:00
1
關山
臺東縣
11
NaN
良好
0.9
NaN
13.0
12
6
3.5
1.1
83.0
1
4.82
1.28
2016-06-06 23:00
2
馬公
澎湖縣
19
NaN
良好
8.2
0.33
23.0
13
10
13.0
0.9
178.0
2
15.78
3.00
2016-06-06 23:00
3
金門
金門縣
19
NaN
良好
3.5
0.16
23.0
10
1
7.8
0.7
162.0
1
8.31
0.48
2016-06-06 23:00
4
馬祖
連江縣
47
NaN
良好
2.7
0.21
56.0
36
13
4.6
1.8
54.0
2
5.19
0.56
2016-06-06 23:00
5
埔里
南投縣
21
NaN
良好
3.1
0.27
4.8
21
11
9.0
1.4
195.0
1
11.35
2.40
2016-06-06 23:00
6
復興
高雄市
25
NaN
良好
3.3
0.79
6.9
24
7
20.0
0.9
128.0
1
24.94
4.92
2016-06-06 23:00
7
永和
新北市
29
NaN
良好
2.7
1.59
1.3
40
18
26.0
0.9
140.0
2
54.50
28.05
2016-06-06 23:00
8
竹山
南投縣
17
NaN
良好
3.4
0.29
3.7
25
4
10.0
0.6
191.0
1
13.13
2.99
2016-06-06 23:00
9
中壢
桃園市
54
懸浮微粒
普通
3.3
0.93
9.6
65
23
29.0
1.0
189.0
2
37.79
8.74
2016-06-06 23:00
10
三重
新北市
51
懸浮微粒
普通
11.0
1.53
NaN
69
30
35.0
NaN
NaN
2
116.96
82.15
2016-06-06 23:00
11
冬山
宜蘭縣
25
NaN
良好
1.9
0.81
5.3
24
8
12.0
0.9
207.0
1
14.62
2.93
2016-06-06 23:00
12
宜蘭
宜蘭縣
25
NaN
良好
2.4
0.29
26.0
25
11
6.9
0.6
225.0
1
7.37
0.48
2016-06-06 23:00
13
花蓮
花蓮縣
22
NaN
良好
2.2
0.37
9.2
26
14
10.0
1.9
222.0
2
13.12
2.65
2016-06-06 23:00
14
臺東
臺東縣
13
NaN
良好
1.3
0.24
15.0
11
4
6.4
1.2
298.0
1
7.56
1.17
2016-06-06 23:00
15
恆春
屏東縣
18
NaN
良好
2.4
0.11
17.0
15
3
7.3
1.2
21.0
1
9.37
2.04
2016-06-06 23:00
16
潮州
屏東縣
36
NaN
良好
1.3
0.08
8.5
39
14
3.0
0.8
55.0
1
4.29
1.25
2016-06-06 23:00
17
屏東
屏東縣
28
NaN
良好
0.7
0.47
8.1
30
22
12.0
1.3
321.0
2
15.18
2.69
2016-06-06 23:00
18
小港
高雄市
32
NaN
良好
7.6
0.38
6.8
21
8
20.0
1.2
43.0
1
22.10
2.33
2016-06-06 23:00
19
前鎮
高雄市
15
NaN
良好
4.0
0.45
7.9
11
12
18.0
0.9
51.0
1
20.39
2.86
2016-06-06 23:00
20
前金
高雄市
17
NaN
良好
1.9
0.25
21.0
13
NaN
5.5
1.8
325.0
1
6.05
0.57
2016-06-06 23:00
21
左營
高雄市
24
NaN
良好
2.0
0.16
20.0
22
0
6.7
0.9
42.0
1
6.95
0.27
2016-06-06 23:00
22
楠梓
高雄市
45
NaN
良好
2.2
0.38
2.6
49
5
18.0
1.4
53.0
1
21.50
3.48
2016-06-06 23:00
23
林園
高雄市
18
NaN
良好
2.2
0.21
14.0
23
11
9.4
0.7
49.0
1
10.22
0.85
2016-06-06 23:00
24
大寮
高雄市
33
NaN
良好
2.6
0.31
5.9
39
13
13.0
0.6
355.0
2
15.58
2.15
2016-06-06 23:00
25
鳳山
高雄市
45
NaN
良好
1.9
0.47
8.1
41
7
17.0
1.3
51.0
1
19.00
1.62
2016-06-06 23:00
26
仁武
高雄市
37
NaN
良好
12.0
0.37
4.3
44
5
19.0
1.0
101.0
1
21.59
2.92
2016-06-06 23:00
27
橋頭
高雄市
24
NaN
良好
3.0
0.35
4.0
25
9
17.0
1.9
98.0
1
20.96
4.17
2016-06-06 23:00
28
美濃
高雄市
23
NaN
良好
1.3
0.20
7.2
26
5
3.4
1.1
51.0
1
5.39
2.03
2016-06-06 23:00
29
臺南
臺南市
19
NaN
良好
1.8
0.16
22.0
9
12
5.9
1.7
260.0
2
7.47
1.55
2016-06-06 23:00
30
安南
臺南市
24
NaN
良好
3.1
0.32
10.0
30
5
14.0
0.7
41.0
1
15.76
1.52
2016-06-06 23:00
31
善化
臺南市
33
NaN
良好
3.2
0.22
7.1
40
14
8.7
0.7
0.2
2
9.80
1.07
2016-06-06 23:00
32
新營
臺南市
27
NaN
良好
1.4
0.22
8.6
30
15
8.8
0.9
171.0
2
10.34
1.59
2016-06-06 23:00
33
嘉義
嘉義市
31
NaN
良好
2.6
0.25
9.4
32
13
8.1
0.8
191.0
1
8.77
0.67
2016-06-06 23:00
34
臺西
雲林縣
26
NaN
良好
2.5
0.25
14.0
33
6
8.9
1.6
151.0
1
9.45
0.52
2016-06-06 23:00
35
朴子
嘉義縣
39
NaN
良好
3.2
0.29
11.0
43
12
19.0
1.7
135.0
1
19.79
1.17
2016-06-06 23:00
36
新港
嘉義縣
41
NaN
良好
2.5
0.42
5.8
59
12
21.0
1.1
149.0
1
22.71
2.08
2016-06-06 23:00
37
崙背
雲林縣
24
NaN
良好
2.3
0.26
14.0
21
13
9.7
1.1
100.0
2
9.82
0.15
2016-06-06 23:00
38
斗六
雲林縣
23
NaN
良好
1.9
0.33
14.0
30
13
16.0
1.4
120.0
1
16.00
0.39
2016-06-06 23:00
39
南投
南投縣
23
NaN
良好
3.5
0.30
2.7
25
9
9.5
1.0
157.0
1
12.49
3.01
2016-06-06 23:00
40
二林
彰化縣
17
NaN
良好
3.6
0.40
5.7
30
21
11.0
1.0
73.0
NaN
11.92
1.28
2016-06-06 23:00
41
線西
彰化縣
35
NaN
良好
4.5
0.89
2.6
49
26
26.0
0.6
114.0
2
36.32
9.83
2016-06-06 23:00
42
彰化
彰化縣
27
NaN
良好
11.0
0.70
3.5
39
12
21.0
0.6
119.0
1
23.56
2.40
2016-06-06 23:00
43
西屯
臺中市
42
NaN
良好
4.3
0.57
3.0
37
19
22.0
0.8
211.0
2
41.87
20.17
2016-06-06 23:00
44
忠明
臺中市
30
NaN
良好
2.3
0.70
2.0
33
14
21.0
1.0
170.0
2
29.07
8.45
2016-06-06 23:00
45
大里
臺中市
52
懸浮微粒
普通
2.1
0.61
3.2
51
9
14.0
1.5
110.0
2
21.93
8.02
2016-06-06 23:00
46
沙鹿
臺中市
28
NaN
良好
5.2
0.60
1.6
37
10
25.0
1.0
198.0
2
33.31
8.79
2016-06-06 23:00
47
豐原
臺中市
13
NaN
良好
2.2
0.17
7.9
11
16
5.2
2.3
118.0
2
5.64
0.43
2016-06-06 23:00
48
三義
苗栗縣
20
NaN
良好
2.3
0.21
7.5
20
4
9.0
0.8
200.0
1
11.88
2.89
2016-06-06 23:00
49
苗栗
苗栗縣
30
NaN
良好
1.8
0.37
1.8
37
6
15.0
1.0
189.0
2
17.43
2.83
2016-06-06 23:00
50
頭份
苗栗縣
25
NaN
良好
2.9
0.42
8.3
31
15
18.0
1.7
129.0
2
20.16
1.74
2016-06-06 23:00
51
新竹
新竹市
29
NaN
良好
2.7
0.53
27.0
31
13
18.0
1.0
96.0
1
18.50
0.75
2016-06-06 23:00
52
竹東
新竹縣
26
NaN
良好
2.4
0.29
6.4
33
7
9.1
1.8
139.0
1
11.82
2.75
2016-06-06 23:00
53
湖口
新竹縣
31
NaN
良好
1.8
0.45
6.7
37
22
27.0
1.0
137.0
2
28.63
1.87
2016-06-06 23:00
54
龍潭
桃園市
39
NaN
良好
1.6
0.35
11.0
46
12
16.0
1.1
157.0
2
17.72
1.94
2016-06-06 23:00
55
平鎮
桃園市
46
NaN
良好
2.6
0.39
16.0
49
22
25.0
0.6
231.0
2
26.18
1.47
2016-06-06 23:00
56
觀音
桃園市
44
NaN
良好
2.6
0.26
42.0
50
25
7.0
0.5
150.0
2
7.50
0.47
2016-06-06 23:00
57
大園
桃園市
44
NaN
良好
1.9
0.33
40.0
59
36
9.1
0.5
198.0
3
9.60
0.47
2016-06-06 23:00
58
桃園
桃園市
37
NaN
良好
4.2
1.19
1.4
47
21
27.0
0.8
95.0
2
41.08
14.32
2016-06-06 23:00
59
大同
臺北市
52
懸浮微粒
普通
4.5
2.25
NaN
59
26
38.0
NaN
NaN
2
80.08
42.08
2016-06-06 23:00
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
76 rows × 17 columns
In [ ]:
In [ ]:
Content source: ssdoz2sk/hour_of_code_python_crawler_2016_5
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