由于这是一个表格型的数据，也没什么反扒措施，为了节省时间，直接上pandas库吧，我只需要5行代码就行啦！
import pandas as pd import csv for i in range(1,16): # 爬取全部页 tb = pd.read_html(f'https://www.phb123.com/renwu/fuhao/shishi_{i}.html')[0] tb.to_csv(r'福布斯排行榜.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', index=0)
结果如下：
太尴尬了，标题行都在，那就有14个表头了，我们读取一下，去掉重复行吧！
df = pd.read_csv("福布斯排行榜.csv",header=None) df.drop_duplicates(inplace=True) df.to_excel("福布斯排行榜.xlsx",index=None)
直接使用drop_duplicates()函数，实现去重操作，并重新保存了一个新文件。
好了，开始我们的数据探索吧！
df1 = pd.read_excel("福布斯排行榜.xlsx",header=1) df1
结果如下：
1. 排行榜世界前10
x = df1.head(10) x
结果如下：
2. 上榜人数最多的前10个国家
df1.groupby("国家/地区")["名字"].count().sort_values(ascending=False)[:10].to_frame().reset_index()
结果如下：
3. 排行榜中国前10
y = df1[df1["国家/地区"] == "中国"] y.head(10)
结果如下：
其实不管是中国前十，还是世界前十，基本都是一些咱们耳熟能详的企业。不得不说，美国佬上榜的人数确实多。
好了，了解一下就好，在心里激励一下自己吧！成不了别人，更应该加油。就当作是周末的一个鸡汤吧！
