如何从TradingView印度股市收益页加载本周数据至DataFrame

针对无法选中TradingView收益日历中「This Week」标签的问题，以下是基于Selenium和Pandas的完整解决方案，可准确定位标签并提取本周数据至DataFrame：

import time

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 50000)
pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.width', 10000)

# 初始化Chrome浏览器并打开目标页面
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://in.tradingview.com/markets/stocks-india/earnings/")

# 定位并点击「This Week」标签
driver.find_element(By.XPATH, "//div[.='This Week']").click()
# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 获取可见的表格列（排除隐藏列）
visible_columns = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'div.tv-screener__content-pane thead th:not([class*=i-hidden])')
# 提取每列对应的data-field属性值
data_field = [c.get_attribute('data-field') for c in visible_columns]
# 提取表头文本（处理换行，只取第一行）
header = [c.text.split('\n')[0] for c in visible_columns]

# 遍历每个字段，提取对应列的所有数据
columns = []
for field in data_field:
    column_elements = driver.find_elements(By.XPATH, f"//div[@class='tv-screener__content-pane']//tbody/tr/td[@data-field-key='{field}']")
    # 处理单元格内的换行，替换为短横线
    column_data = [col.text.replace('\n',' - ') for col in column_elements]
    columns.append(column_data)

# 构建Pandas DataFrame并打印
df = pd.DataFrame(dict(zip(header, columns)))
print(df)

# 关闭浏览器
driver.quit()

关键步骤说明： #

• 定位「This Week」标签：使用XPATH //div[.='This Week'] 精准匹配标签文本，解决无法选中的问题；
• 等待页面加载：点击标签后等待5秒，确保本周数据完全渲染；
• 提取可见列：通过CSS选择器排除隐藏列，只获取页面上展示的列；
• 提取列数据：利用每列的data-field-key属性定位对应单元格，统一处理文本换行；
• DataFrame构建：将表头和列数据对应，生成结构化的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rohit