PythonとPandasを使ってWebスクレイピングを行う方法について説明します。特に、Webページ上の表を取得し、そのデータを解析する方法に焦点を当てます。
PandasとWebスクレイピング
PandasはPythonのデータ分析用ライブラリで、read_htmlという関数を利用して、Webサイト上のテーブルに格納されているデータを非常に簡単に取得することができます。取得したデータはPandasのDataFrame（データフレーム）と呼ばれるデータ構造を利用してすぐに分析やグラフ化、データ保存することもできます。
スクレイピングの準備
read_htmlを使うには、Webスクレイピング用のライブラリBeautifulSoup4、html5lib、lxmlをインストールしておく必要があります。これらのライブラリは、標準ではインストールされていませんので、pipやcondaを利用して別途インストールする必要があります。
read_htmlの基本的な使い方
read_htmlの記述方法は以下です。
pd.read_html(URL, header, index_col, skiprows)
- URL: 読み込みたい対象のURLを記述します。
- header: headerに指定したい行を記述します。省略可。
- index_col: indexに指定する列を記述します。省略可。
- skiprows: 読み飛ばす行数を記述します。省略可。
Webスクレイピングの具体的な例
ここでは、Yahoo Financeからアップルの株価情報を取得してみます。まず、今回読み込むURLを変数URLに格納します。read_htmlの引数にURLを指定します。
URL = 'https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?p=AAPL&.tsrc=fin-srch'
data = pd.read_html(URL)
以上のように、PythonとPandasを使ってWebスクレイピングを行い、Webページ上の表を取得することができます。この技術は、データ分析やマーケットリサーチ、競合分析など、様々な場面で活用することができます。