如何使用“熊猫”列从网络解析文本？

Question

我在邮政编码的数据框列上使用了map函数，以创建新的元组系列，然后可以将其操纵为新的数据框。

def scrape_data(series_data):

    #A bit of code to create the URL goes here

    r = requests.get(url)

    root_content = r.content

    root = lxml.html.fromstring(root_content)

    address = root.cssselect(".lr_results ul")

    for place in address:

        address_property = place.cssselect("li a")[0].text

        house_type = place.cssselect("li")[1].text

        house_sell_price = place.cssselect("li")[2].text

        house_sell_date = place.cssselect("li")[3].text

        return address_property, house_type, house_sell_price, house_sell_date

df = postcode_subset['Postcode'].map(scrape_data)

虽然在结果页面上只有一个属性的地方可以使用，但是无法为多个属性创建一个元组。

我想做的是遍历一系列页面，然后将该内容添加到数据框中。我知道Pandas可以将嵌套的dict转换为数据帧，但确实很难使其工作。我试图使用“如何制作嵌套字典并动态附加数据”中的答案，但是我迷路了。

谁能帮助我指出正确的方向？

Answer 1

为了使代码正常工作，我最终将Andy Hayden的解决方案重新设计为：listed = []    for place in address:        results = [{'postcode':postcode_bit,'address_ property': place.cssselect("li a")[0].text,                  'house_type': place.cssselect("li")[1].text,                  'house_sell_price': place.cssselect("li")[2].text,                  'house_sell_date': place.cssselect("li")[3].text}]        listed.extend(results)    return listed至少我对Python数据结构现在的工作方式了解得更多。