Tabla para Scraping

En este post facilito una tabla de ventas para mostrar cómo se podría Scrapear y extraer todos los datos en python para su posterior análisis y representación gráfica.

Vamos con el script en Python para poder extraer los datos.

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://comercioymarketing.es/blog/tabla-para-scraping/")

Buscamos los elementos con el inspector.

Extraemos el segundo elemento de la tabla y para ello identificamos la clase de la tabla.

secciones = driver.find_elements('xpath', './/table[@class="has-fixed-layout"]/tbody/tr/td[2]')
for seccion in secciones:
    print(seccion.text) 

Repetimos la operación para cada columna, sustituyendo el print por «añadir a una lista»

lista_secciones=[]
for seccion in secciones:
    lista_secciones.append(seccion.text)

Por último creamos un diccionario con las tres listas.

import pandas as pd
data={'Secciones':lista_secciones}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('datos.csv', index=False, encoding='utf-8')

Recuerda que el script está incompleto y debes crear una lista para cada columna.

Ahora te toca a tí, completa el código.

Juande Marín

Profesor de Marketing digital, divulgador de inteligencia artificial y neuroeducación. Especializado en posicionamiento en buscadores y diseño web. Autor de varios libros relacionados con el comercio electrónico y el marketing digital (McGraw Hill, Paraninfo,…) Juande2marin