没问题，我之前也碰到过这种受JS限制只能通过Selenium抓取innerHTML的场景，解决起来其实很直接——核心是先把转义的HTML字符串还原成原始格式，再交给pd.read_html()处理，具体步骤如下：

步骤1：还原转义的HTML字符串 #

你通过get_attribute('innerHTML')拿到的字符串，大概率包含HTML实体转义（比如用<替代<、>替代>），直接丢给read_html会导致解析失败。我们可以用Python内置的html模块来还原原始HTML结构：

import html
import pandas as pd

# 假设这是你从Selenium获取到的转义字符串
escaped_html = stuff  # 对应你代码里的stuff变量

# 还原转义的HTML内容
raw_html = html.unescape(escaped_html)

步骤2：用Pandas解析处理后的HTML字符串 #

read_html()本身支持直接传入HTML字符串，它会自动识别内容中的所有表格，返回一个DataFrame的列表。你只需要根据实际情况取出目标表格即可：

# 解析HTML字符串，得到所有表格对应的DataFrame列表
dfs = pd.read_html(raw_html)

# 假设目标表格是列表中的第一个，取出并使用
target_df = dfs[0]

# 查看解析结果
print(target_df.head())

额外优化：应对复杂表格场景 #

如果页面存在多个表格，或者表格结构特殊（比如有合并单元格、自定义表头），可以通过read_html的参数精准匹配：

• 用match参数：指定表格内的关键词，只解析包含该关键词的表格，例如pd.read_html(raw_html, match="2024年统计数据")
• 用header参数：指定表头所在的行索引，比如表格表头在第2行就传入header=1
• 用attrs参数：通过HTML属性定位表格，比如指定表格的id或class，例如pd.read_html(raw_html, attrs={"id": "target-stat-table"})

这样处理后，就能顺利把你抓取到的转义HTML表格转换成可用的Pandas DataFrame了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sgerbhctim