如何将requests从nhl.com爬取的表格数据导出到Excel工作簿/工作表

步骤1：安装必要依赖 #

要实现导出Excel功能，需要先安装pandas和openpyxl（Excel读写引擎），执行以下命令：

pip install pandas openpyxl

步骤2：修改代码完成导出 #

你拿到的data['data']本身就是标准的字典列表结构，pandas可以直接将其转换为DataFrame格式，不需要额外复杂处理，完整代码如下：

import requests
import pandas as pd

url = 'https://api.nhle.com/stats/rest/en/team/powerplay?isAggregate=false&isGame=false&sort=%5B%7B%22property%22:%22powerPlayPct%22,%22direction%22:%22DESC%22%7D,%7B%22property%22:%22teamId%22,%22direction%22:%22ASC%22%7D%5D&start=0&limit=50&factCayenneExp=gamesPlayed%3E=1&cayenneExp=gameTypeId=2%20and%20homeRoad=%22H%22%20and%20seasonId%3C=20212022%20and%20seasonId%3E=20212022'

data = requests.get(url).json()

# 直接将接口返回的结构化数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data['data'])

# 如果只需要保留球队全称、多打少成功率两个字段，可以加这行筛选
df = df[['teamFullName', 'powerPlayPct']]
# 将成功率转换为百分比格式
df['powerPlayPct'] = df['powerPlayPct'].apply(lambda x: round(x*100, 1))

# 导出到Excel，index=False表示不导出行索引
df.to_excel('nhl球队多打少成功率统计.xlsx', index=False)

说明 #

• 接口返回的JSON数据本身就是结构化的，不需要额外解析HTML表格，直接传入pd.DataFrame()即可完成转换
• 如果你需要保留接口返回的所有字段，删除筛选列的代码行即可
• 导出的Excel文件会保存在代码运行的同级目录下

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ffspider