pandas爬goodinfo股利欄位的問題？

python pandas goodinfo python爬蟲股票

zzhsu20 2022-11-29 22:31:19 ‧ 1236 瀏覽

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請教各位python先進
小弟在爬goodinfo的股利欄位時，是以一個row代表一個年度，

但後來發現goodinfo的股利會有季配股利會有不規則的欄位出現

以下是我的程式碼，爬一般欄位沒問題，但爬股利有分季配發時就掛了，請問有沒有好的解法呢？

def yield_func(stock_code,sheet_name):

    #目標網站。
    url = "https://goodinfo.tw/tw/StockDividendPolicy.asp?STOCK_ID="+stock_code
    #設定headers
    headers = {
     'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Mobile Safari/537.36'
    }
    #使用headers讓網站辨識我們是存在的使用者
    res = requests.post(url,headers = headers)
    #更改資料的字元編碼
    res.encoding = 'utf-8'
    temp = res.text

    yield_table = pd.read_html(temp)

    # print(len(eps_table))

    yield_df = yield_table[17]
    # print(yield_df.columns)

    # #整理表格的標頭
    yield_df.columns = yield_df.columns.get_level_values(1)
    
    # judge the number of years
    if (len(yield_df)) >= 10:
        get_row_num = 8
    else:
        get_row_num = len(yield_df) - 1


    # get the data of select years
    yield_df = yield_df.head(get_row_num)

    # 將dataframe轉成list
    yield_data_list = yield_df.values.tolist()

    # 依照年份反排序
    yield_data_list.reverse()

    # print(yield_data_list)

    # 準備寫進google試算表
    sheet_test = sheet.worksheet(sheet_name)
    letter_list = ["A","B","C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K"]

    # for price
    number = 2  # point google sheet column number
    for yield_data in yield_data_list:
        letter = letter_list[number]
        print(yield_data[13])
        sheet_test.update(letter + '29', yield_data[0])  # YEAR
        sheet_test.update(letter + '31', float(yield_data[13]))  # HIGH PRICE 13
        sheet_test.update(letter + '32', float(yield_data[15]))  # AVERAGE PRICE 15
        sheet_test.update(letter + '33', float(yield_data[14]))  # LOW PRICE 14

        number = number + 1

    # for yield
    del[yield_data_list[0]] #del first row

    number = 2  # point google sheet column number
    for yield_data in yield_data_list:
        letter = letter_list[number]

        sheet_test.update(letter + '30', float(yield_data[7]))

        number = number + 1

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1 個回答

mackuo

iT邦研究生 1 級 ‧ 2022-11-29 23:33:59

最佳解答

以0050為例：

import pandas as pd
import requests

#目標網站。
url = "https://goodinfo.tw/tw/StockDividendPolicy.asp?STOCK_ID=%22+0050"
#設定headers
headers = {
 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Mobile Safari/537.36'
}
#使用headers讓網站辨識我們是存在的使用者
res = requests.post(url,headers = headers)
#更改資料的字元編碼
res.encoding = 'utf-8'
temp = res.text

df = pd.read_html(temp)[17]
print(df.columns)

df

欄位又是MultiIndex。
目標是把年度非數字的欄位去除，年度的欄位名稱是「('股利政策', '股利發放年度', '股利發放年度', '股利發放年度')」

# 第一種方法：
col = ('股 利 政 策',     '股利發放年度',   '股利發放年度', '股利發放年度')
df[pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').notnull()]

# 第二種方法：
col = ('股 利 政 策',     '股利發放年度',   '股利發放年度', '股利發放年度')
df[df[col].apply(lambda x: x.isnumeric())]

# 第三種方法：
col = ('股 利 政 策',     '股利發放年度',   '股利發放年度', '股利發放年度')
df[df[col].str.isnumeric()]

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zzhsu20 iT邦新手 5 級 ‧ 2022-12-01 15:29:41 檢舉

再次謝謝mackuo兄的回覆，有爬過一些pandas的MultiIndex的文章，但還不是很了解，請問mackuo兄有沒有推薦的學習網站？

mackuo iT邦研究生 1 級 ‧ 2022-12-01 22:16:54 檢舉

Pandas MultiIndex的教學大部份都是針對索引的部份，很少講到columns的MultiIndex，但原理應該是一樣的，我也是有需要才去google。Pandas的文件應該是寫最多的。
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/advanced.html

zzhsu20 iT邦新手 5 級 ‧ 2022-12-01 22:55:41 檢舉

mackuo兄，我試了這三種方法，但還是不行耶
程式碼:

import pandas as pd
import requests

#目標網站。
url = "https://goodinfo.tw/tw/StockDividendPolicy.asp?STOCK_ID=%22+0050"
#設定headers
headers = {
 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Mobile Safari/537.36'
}
#使用headers讓網站辨識我們是存在的使用者
res = requests.post(url,headers = headers)
#更改資料的字元編碼
res.encoding = 'utf-8'
temp = res.text

df = pd.read_html(temp)[17]
print(df.columns)
col = ('股 利 政 策',   '股利 發放 年度', '股利 發放 年度', '股利 發放 年度')
df[pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').notnull()]
# df[df[col].apply(lambda x: x.isnumeric())]
# df[df[col].str.isnumeric()]
print(df)