武汉市住房保障和房屋管理局——微爬虫

import pandas as pd
import requests
from fake_useragent import UserAgent
from lxml.etree import HTML

ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent':ua.ie}
url = "http://fgj.wuhan.gov.cn/mrxjspfcjtjqk/45243.jhtml"
r = requests.get(url,headers=headers)
html = HTML(r.text)

trs = html.xpath("//tr")
dataset = pd.DataFrame([tr.xpath("./td/text()") for tr in trs][6:-2],columns=['区域','商品住房成交套数','商品住房成交面积 ','写字楼成交套数','写字楼成交面积 ','商业成交套数','商业成交面积 ','其他成交套数','其他成交面积 ','合计成交套数','合计成交面积'])
print(dataset)

效果：

       区域 商品住房成交套数  商品住房成交面积  写字楼成交套数 写字楼成交面积  商业成交套数  商业成交面积  其他成交套数  其他成交面积  合计成交套数     合计成交面积
0     江岸区       16    2086.46       4   236.18      3   168.14      0        0     23    2490.78
1     江汉区       29    3447.54       0        0      0        0      0        0     29    3447.54
2     硚口区       50       4915       0        0      0        0      0        0     50    4915.00
3     汉阳区       86   11147.45       2    83.59      1   235.67      0        0     89   11466.71
4     青山区      166   12270.08       2    89.22      0        0      0        0    168   12359.30
5     武昌区       12    1369.61       3   198.76      2   102.85      0        0     17    1671.22
6     洪山区      117   13158.73      14   747.79      1    49.46      0        0    132   13955.98
7    东西湖区       78     8532.9       0        0      5    262.3      6  1496.43     89   10291.63
8   东湖高新区      165   19081.07       0        0      3   101.08      4   762.41    172   19944.56
9   经济开发区       16    1922.23       1    22.94      3   163.06      0        0     20    2108.23
10    江夏区       74    8910.42       0        0      0        0      0        0     74    8910.42
11    黄陂区      131   14009.47       1    46.44     24   987.91      0        0    156   15043.82
12    蔡甸区       23    2510.41       0        0      2    69.09      0        0     25    2579.50
13    新洲区      111   11475.08       0        0      2    95.98      2   111.37    115   11682.43
14    汉南区       44    5037.38       0        0      0        0      0        0     44    5037.38
15     合计     1118  119873.83      27  1424.92     46  2235.54     12  2370.21   1203  125904.50