Based on one website, which contains statistical information, I have implemented basic web scraping code and here it is:
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
content = requests.get("https://www.geostat.ge/ka/modules/categories/26/samomkhmareblo-fasebis-indeksi-inflatsia")
content = BeautifulSoup(content.content, 'html.parser')
#print(content.prettify())
information = []
for row in content.select('tbody tr'):
for data in row.find_all('td'):
if len(data.text.strip()) != 0:
information.append(data.text.strip())
print(information)
It returns the following information:
['2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021', '2022', '2023', 'საშუალო წლიური წინა წლის საშუალო წლიურთან', '99.1', '99.5', '103.1', '104.0', '102.1', '106.0', '102.6', '104.9', '105.2', '109.6', '111.9', '102.5', 'დეკემბერი წინა წლის დეკემბერთან', '98.6', '102.4', '102.0', '104.9', '101.8', '106.7', '101.5', '107.0', '102.4', '113.9', '109.8', '100.4'
Now the first part before the text is containing 'საშუალო' year, and the rest of them are inflations between the two texts, so I have implemented this very manual code:
years = []
average_annual = []
december = []
first_index = information.index('საშუალო წლიური წინა წლის საშუალო წლიურთან')
second_index = information.index('დეკემბერი წინა წლის დეკემბერთან')
for i in range(0, first_index):
years.append(int(information[i]))
print(years)
for i in range(first_index + 1, second_index):
average_annual.append(float(information[i]))
print(average_annual)
for i in range(second_index + 1, len(information)):
december.append(float(information[i]))
print(december)
It shows the correct separation:
[2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023]
[99.1, 99.5, 103.1, 104.0, 102.1, 106.0, 102.6, 104.9, 105.2, 109.6, 111.9, 102.5]
[98.6, 102.4, 102.0, 104.9, 101.8, 106.7, 101.5, 107.0, 102.4, 113.9, 109.8, 100.4]
Is there a more optimal way of doing this?
I have tried this version:
data = pd.DataFrame(pd.read_html("https://www.geostat.ge/ka/modules/categories/26/samomkhmareblo-fasebis-indeksi-inflatsia", encoding='utf-8')[0])
#data.drop(0, axis=0, inplace=True)
#data = data.droplevel(level=0, axis=1)
print(data)
And it returns this result:
0 1 ... 11 12
0 NaN 2012.0 ... 2022.0 2023.0
1 საშუალო წლიური წინა წლის საშუალო წლიურთან 99.1 ... 111.9 102.5
2 დეკემბერი წინა წლის დეკემბერთან 98.6 ... 109.8 100.4
[3 rows x 13 columns]
How can I handle this case?