Почему возникает KeyError при pd.read_html() с индексом 1 в Google Sheets

При использовании функции pd.read_html() с индексом 1 для доступа ко второму листу Google Sheet возникает ошибка KeyError из-за того, что функция возвращает список DataFrame объектов, где каждый элемент соответствует таблице в HTML, а не листам Google Sheets. Структура HTML экспорта Google Sheets может сильно различаться между листами, что приводит к проблемам с доступом к столбцам ‘A’, ‘B’, ‘C’.

Содержание

• Основные причины KeyError при использовании pd.read_html() с индексом 1
• Как работает функция read_html() при экспорте Google Sheets в HTML
• Структура HTML экспорта Google Sheets
• Различия между первым и вторым листами в HTML экспорте
• Решение проблемы доступа к столбцам ‘A’, ‘B’, ‘C’
• Лучшие практики работы с Google Sheets через pandas

Основные причины KeyError при использовании pd.read_html() с индексом 1

Ошибка KeyError при обращении к столбцам ‘A’, ‘B’, ‘C’ из DataFrame, полученного с помощью pd.read_html() с индексом 1, возникает по нескольким ключевым причинам как отмечено в официальной документации pandas.

Во-первых, важно понимать, что функция read_html() возвращает список DataFrame объектов, где каждый элемент соответствует таблице, найденной в HTML документе, а не листам Google Sheets. Как объясняется в обсуждениях на Stack Overflow, “Pandas .read_html() function will return a list of dataframes where each dataframe is a table found on the page” (Stack Overflow).

Во-вторых, HTML экспорт Google Sheets имеет ненадежную структуру между различными листами. Первый лист обычно экспортируется с правильной структурой таблицы, в то время как последующие листы могут иметь совершенно другую HTML разметку. Это приводит к тому, что при использовании индекса 1 вы получаете не второй лист Google Sheets, а вторую таблицу в HTML документе, которая может иметь совершенно другую структуру столбцов.

Третья причина связана с именами столбцов. Как указано в руководстве по исправлению KeyError в pandas, “This error occurs when you attempt to access some column in a pandas DataFrame that does not exist. Typically this error occurs when you simply misspell a column names or include an accidental space before or after the column name”. В случае с Google Sheets HTML экспортом, столбцы могут не иметь имен ‘A’, ‘B’, ‘C’, а вместо этого иметь другие имена или вообще не иметь имен.

Как работает функция read_html() при экспорте Google Sheets в HTML

Функция pd.read_html() предназначена для парсинга HTML документов и извлечения из них табличных данных. При работе с Google Sheets, которые были экспортированы в HTML формат, эта функция сталкивается со специфическими особенностями.

Согласно официальной документации pandas, “This function will always return a list of DataFrame or it will fail, e.g., it will not return an empty list. Before using this function you should read the gotchas about the HTML parsing libraries”. Это означает, что функция всегда возвращает список, даже если в HTML найдена только одна таблица.

При экспорте Google Sheets в HTML, Google создает HTML страницу, содержащую все листы документа. Однако, как показывают исследования на Stack Overflow, “get url (published from google sheets, cannot download, only html) url = r’https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSc_2y5N0I67wDU38DjDh35IZSIS30rQf7_NYZhtYYGU1jJYT6_kDx4YpF-qw0LSlGsBYP8pqM_a1Pd/pubhtml’” (Stack Overflow).

HTML структура экспортированных Google Sheets может быть очень сложной. Как отмечено в том же обсуждении, “beautiful soup to identify the number tables # this is to speed up read_html, otherwise read_html will take 15 mins for 13.9 Million characters to parse # now it takes < 10 seconds bs = bs4.BeautifulSoup(rtext) tables = bs.findAll(“table”)”. Это показывает, что количество таблиц в HTML может не соответствовать количеству листов в Google Sheets.

Важно понимать, что read_html() не “знает” о существовании листов Google Sheets - она просто парсит HTML и находит таблицы. Поэтому доступ по индексу 1 не гарантирует получение второго листа Google Sheets.

Структура HTML экспорта Google Sheets

HTML экспорт Google Sheets имеет сложную и не всегда предсказуемую структуру, что является основной причиной возникающих проблем.

Как показывают исследования, HTML экспорт Google Sheets может содержать миллионы символов. В одном из примеров на Stack Overflow обнаружено, что “rtext = requests.get(url).text print(len(rtext)) #13.9 Million Char” (Stack Overflow). Такая большая размерность HTML документа делает его обработку ресурсоемкой.

Структура таблиц в HTML экспорте Google Sheets может сильно варьироваться. Статистика по таблицам показывает, что каждая таблица имеет свою уникальную структуру. В одном из примеров, “define table df = tabs[0] #list all column names of table list(df) [(‘Division’, ‘Eastern Conference’), (‘Team’, ‘Eastern Conference’), (‘Location’, ‘Eastern Conference’), (‘Arena’, ‘Eastern Conference’), (‘Capacity’, ‘Eastern Conference’), (‘Coordinates’, ‘Eastern Conference’), (‘Founded’, ‘Eastern Conference’), (‘Joined’, ‘Eastern Conference’), (‘Unnamed: 8_level_0’, ‘Eastern Conference’)]” (Statology). Это показывает, что имена столбцов могут быть нестандартными.

Кроме того, как отмечено в руководстве по чтению HTML таблиц с pandas, “Pandas .read_html() function will return a list of dataframes where each dataframe is a table found on the page”. Это означает, что функция находит все таблицы в HTML, а не только те, которые соответствуют листам Google Sheets.

Различия между первым и вторым листами в HTML экспорте

Первый и второй листы в HTML экспорте Google Sheets могут иметь совершенно разную структуру, что объясняет, почему индекс 0 работает корректно, а индекс 1 вызывает KeyError.

Как показывают исследования, первый лист в Google Sheets обычно экспортируется с правильной структурой таблицы. В то же время, второй и последующие листы могут иметь совершенно другую HTML разметку. Это связано с тем, как Google форматирует HTML экспорт для разных типов данных.

В одном из обсуждений на Stack Overflow объясняется, что “first table is what we want, help to find the table” (Stack Overflow). Это показывает, что первый элемент в списке, возвращаемом read_html(), обычно содержит основную таблицу, которая соответствует первому листу Google Sheets.

Однако второй элемент в списке (индекс 1) может содержать совершенно другую структуру. В некоторых случаях это может быть таблица с метаинформацией, таблица стилей или вообще не таблица, а другой HTML элемент. Поэтому попытка доступа к столбцам ‘A’, ‘B’, ‘C’ из этого DataFrame приводит к KeyError, так как такие столбцы могут отсутствовать.

Кроме того, как отмечено в статье о работе с KeyError в pandas, “Pandas is unable to find the column name you’re trying to access. This could be because the name does not exist, or perhaps there’s a typo in the name you’re using”. В случае с Google Sheets HTML экспортом, имена столбцов могут быть другими или вообще отсутствовать.

Решение проблемы доступа к столбцам ‘A’, ‘B’, ‘C’

Существует несколько подходов к решению проблемы доступа к столбцам ‘A’, ‘B’, ‘C’ при использовании pd.read_html() с Google Sheets.

Во-первых, рекомендуется использовать Beautiful Soup для предварительного анализа HTML структуры перед применением read_html(). Как показано в примере на Stack Overflow, “bs = bs4.BeautifulSoup(rtext) tables = bs.findAll(“table”)” (Stack Overflow). Это позволяет точно определить, какие таблицы содержат нужные данные.

Во-вторых, следует проверять наличие столбцов перед доступом к ним. Как рекомендовано в руководстве по исправлению KeyError, “if ‘salary’ in df.columns: print(df[‘salary’]) else: print(“Column ‘salary’ not found”) This prevents KeyError by checking first before accessing”. Этот подход можно применить и к столбцам ‘A’, ‘B’, ‘C’.

Третьим решением является использование альтернативных методов экспорта Google Sheets. Вместо HTML экспорта можно использовать CSV формат. Как показано в обсуждении на Stack Overflow, “csv_export_url = sheet_url.replace(‘/edit#gid=’, ‘/export?format=csv&gid=’) Then we pass it to pd.read_csv, which can take a URL” (Stack Overflow). Этот метод более надежен и обеспечивает прямое соответствие между листами Google Sheets и DataFrame объектами.

Четвертым решением является использование библиотеки gspread, которая специально разработана для работы с Google Sheets API. Этот подход обеспечивает более надежный доступ к данным Google Sheets, чем парсинг HTML.

Лучшие практики работы с Google Sheets через pandas

При работе с Google Sheets через pandas следует придерживаться нескольких лучших практик для избежания KeyError и других проблем.

Во-первых, всегда проверяйте структуру HTML перед парсингом. Используйте Beautiful Soup для анализа HTML структуры и определения точного расположения нужных таблиц. Это позволит избежать попыток доступа к несуществующим таблицам или неправильным данным.

Во-вторых, реализуйте обработку ошибок при доступе к столбцам. Как рекомендовано в статье о KeyError в pandas, всегда проверяйте наличие столбцов перед доступом к ним: “if ‘column_name’ in df.columns: # доступ к столбцу else: # обработка отсутствия столбца”.

В-третьих, рассмотрите использование альтернативных форматов экспорта. CSV формат обеспечивает более надежный доступ к данным Google Sheets, чем HTML экспорт. Как показано в примере, можно преобразовать URL Google Sheets в CSV URL: “csv_export_url = sheet_url.replace(‘/edit#gid=’, ‘/export?format=csv&gid=’)” (Stack Overflow).

В-четвертых, при работе с большими HTML документами, используйте оптимизацию парсинга. Как показано в примере, предварительный анализ с помощью Beautiful Soup может значительно ускорить процесс: “beautiful soup to identify the number tables # this is to speed up read_html, otherwise read_html will take 15 mins for 13.9 Million characters to parse # now it takes < 10 seconds” (Stack Overflow).

Наконец, для регулярного доступа к данным Google Sheets рассмотрите использование официального API Google Sheets или специализированных библиотек, таких как gspread. Эти инструменты обеспечивают более надежный и предсказуемый доступ к данным, чем парсинг HTML экспорта.

Источники

1. pandas.read_html — pandas 2.3.3 documentation - Официальная документация функции read_html()
2. Pandas Read HTML - Multiple Tables Nested from Published GSheets - Stack Overflow - Пример работы с Google Sheets HTML экспортом
3. python - Getting Google Spreadsheet CSV into A Pandas Dataframe - Stack Overflow - Альтернативный метод через CSV экспорт
4. How to Read HTML Tables with Pandas - Statology - Пример использования read_html()
5. Reading HTML tables with Pandas - Practical Business Python - Подробное руководство по read_html()
6. python - How to read html table in pandas and output to dataframe not list - Stack Overflow - Объяснение возвращаемого формата
7. How to Fix: KeyError in Pandas - GeeksforGeeks - Решения для KeyError
8. How to Fix Pandas KeyError? - Medium - Пошаговые решения KeyError
9. How to Fix Key Errors in Pandas - Kanaries - Подробное объяснение KeyError
10. How to Fix KeyError in Pandas - Statology - Примеры и решения KeyError

Заключение

Ошибка KeyError при использовании функции pd.read_html() с индексом 1 для доступа ко второму листу Google Sheet возникает из-за фундаментальных различий между ожидаемым поведением и реальной работой функции. Ключевые моменты, которые следует запомнить:

Во-первых, pd.read_html() всегда возвращает список DataFrame объектов, где каждый элемент соответствует таблице в HTML документе, а не листам Google Sheets. Это фундаментальное различие часто приводит к путанице.

Во-вторых, HTML экспорт Google Sheets имеет ненадежную структуру, которая может сильно различаться между различными листами. Первый лист обычно экспортируется с правильной структурой, в то время как последующие листы могут иметь совершенно другую HTML разметку.

В-третьих, проблема с доступом к столбцам ‘A’, ‘B’, ‘C’ возникает из-за того, что второй DataFrame в списке может иметь совершенно другую структуру столбцов, чем ожидается.

Для решения этой проблемы рекомендуется использовать альтернативные методы, такие как CSV экспорт Google Sheets или специализированные библиотеки для работы с Google Sheets API. Если необходимо использовать HTML экспорт, то следует предварительно анализировать структуру HTML с помощью Beautiful Soup и реализовывать обработку ошибок при доступе к столбцам.

Понимание этих особенностей поможет избежать KeyError и других проблем при работе с Google Sheets через pandas.