本文实例讲述了Python学习笔记之pandas索引列、过滤、分组、求和功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

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解析html内容，保存为csv文件
//www.jb51.net/article/162401.htm

前面我们已经把519961（基金编码）这种基金的历史净值明细表html内容抓取到了本地，现在我们还是需要 解析html，取出相关的值，然后保存为csv文件以便pandas来统计分析。

from bs4 import BeautifulSoup
import os
import csv
# 使用 BeautifulSoup 解析html内容
def getFundDetailData(html):
  soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
  rows = soup.find("table").tbody.find_all("tr")
  result = []
  for row in rows:
    tds=row.find_all('td')
    result.append({"fcode": '519961'
            ,"fdate": tds[0].get_text()
           , "NAV": tds[1].get_text()
           , "ACCNAV": tds[2].get_text()
           , "DGR": tds[3].get_text()
           , "pstate":tds[4].get_text()
           , "rstate": tds[5].get_text()
           }
         )
  return result
# 把解析之后的数据写入到csv文件
def writeToCSV():
  data_dir = "../htmls/details"
  all_path = os.listdir(data_dir)
  all_result = []
  for path in all_path:
    if os.path.isfile(os.path.join(data_dir,path)):
      with open(os.path.join(data_dir,path),"rb") as f:
        content = f.read().decode("utf-8")
        f.close()
        all_result = all_result + getFundDetailData(content)
  with open("../csv/519961.csv","w",encoding="utf-8",newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['fcode', 'fdate', 'NAV', "ACCNAV", 'DGR', 'pstate', "rstate"])
    for r in all_result:
      writer.writerow([r["fcode"], r["fdate"], r["NAV"], r["ACCNAV"], r["DGR"], r["pstate"], r["rstate"]])
    f.close()

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新闻名称：Python学习笔记之pandas索引列、过滤、分组、求和功能示例-创新互联
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