ウェブ上の表データ読み取りチャレンジ

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ウェブ上の表データ読み取りチャレンジ

ウェブ上の表データ読み取りチャレンジ

本リポジトリは、ウェブページ上に存在する表形式のデータをPythonのJupyter Notebook環境で効率的に取得・解析する手法に挑戦したものです。主にPandasライブラリを活用し、HTMLテーブルの読み込みからデータの整形までを実演。データサイエンスやスクレイピング入門者に向け、実践的なコード例を通じてウェブデータの活用方法を分かりやすく示しています。

https://github.com/mandarina125/Desafio_leer_tabla

概要

本リポジトリ「Desafio_leer_tabla」は、ウェブサイトに掲載されている表形式のデータをPythonのJupyter Notebook上で読み込み、分析可能な形に変換する手法に挑戦したプロジェクトです。特にPandasのread_htmlメソッドを活用し、HTMLのテーブル構造から直接データフレームを生成。実際のウェブページの例を用いて、表の抽出からデータクレンジングまでを段階的に説明しています。データ分析の初歩やウェブスクレイピングを学びたいユーザーにとって実践的な入門リソースとなる内容です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • Jupyter Notebook形式で学びやすいコードを提供
  • Pandasのread_htmlを使ったHTMLテーブルのデータ抽出を実演
  • ウェブスクレイピング初心者向けのステップバイステップの解説
  • 実際のウェブページからの表データ取得と整形を一貫して扱う

技術的なポイント

本リポジトリの中心は、PythonのPandasライブラリに備わるread_html関数を活用し、ウェブのHTMLテーブルを直接読み込む点にあります。read_htmlは内部的にBeautifulSoupを使ってHTMLを解析し、ページ内のすべての表をリストとして取得可能です。対象のウェブページURLを指定するだけで、複数のテーブルを簡単に抽出できるため、ウェブスクレイピングの中でも特に効率的なアプローチの一つです。

Notebook内では、実際のウェブサイトからHTMLテーブルを取得し、その中から必要なテーブルを選択。さらに、欠損値の処理やカラム名の整理、データ型の変換など、実用的なデータクレンジング処理も示しています。これにより、単なるデータ抽出だけでなく、分析に適した形へと整える一連の流れを学べます。

また、Jupyter Notebookの特性を活かし、コードの実行結果をインラインで確認できるため、動的に処理内容を理解しやすい構成となっています。特に、PandasのDataFrame操作やデータ前処理の基本的なノウハウも同時に習得できる点が魅力です。

さらに、使用しているコードはシンプルで再利用しやすく、他のウェブサイトのHTMLテーブルにも応用可能です。これにより、データサイエンティストやエンジニアが日常的に遭遇する表データ収集の課題解決に役立つ実践的ノウハウが凝縮されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Desafío_leer_una_tabla_de_una_página_web.ipynb: ウェブページからHTMLテーブルを抽出し解析するJupyter Notebookファイル
  • README.md: プロジェクトの概要説明ファイル

まとめ

ウェブ上の表データ抽出を簡潔に学べる実践的なノートブック。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Desafio_leer_tabla

（詳細説明は記載されていませんが、Notebook内でウェブ上の表データ読み取りに関するチャレンジ的内容が展開されています）