Как Pandas read_html может получать только выбранные столбцы из всего DataFrame

Question

Я пытаюсь извлечь конкретные столбцы со страницы html, где мои данные html выглядят так, как показано ниже.

1) Формат HTML DATA

            VM Name           User Name        Image Name                           Network  VCPUS  Memory(GB)  Disk(GB) Tenant     Region      KVM Host Power State                          URL               Created
0      dbsw-powerbi  anokhe@ezy.com           unknown   {u'VLAN181': [u'192.168.57.91']}      4          16       100    APP  DBS-AP-IN  dbs-appkvm03          On  https://compute.ezy.com  2018-08-02T10:30:07Z
1           pciedip  anokhe@ezy.com     dbsVDI-RHEL65   {u'VLAN181': [u'192.168.57.37']}      4          32       200    APP  DBS-AP-IN  dbs-appkvm01          On  https://compute.ezy.com  2018-04-18T06:39:38Z
2  dbs-spbdatasync1  anokhe@ezy.com    dbsVDI-RHEL510  {u'VLAN181': [u'192.168.57.156']}      1           8        50    APP  DBS-AP-IN     dbs-kvm13          On  https://compute.ezy.com  2018-04-05T09:51:29Z
3      dbsw-russian  anokhe@ezy.com  dbsVDI-WIN764-V1  {u'VLAN181': [u'192.168.57.216']}      1           4       100    APP  DBS-AP-IN  dbs-appkvm01          On  https://compute.ezy.com  2018-04-02T06:25:25Z
4   dbs-spbdatasync  anokhe@ezy.com    dbsVDI-RHEL510  {u'VLAN181': [u'192.168.57.233']}      1           8        50    APP  DBS-AP-IN     dbs-kvm13          On  https://compute.ezy.com  2018-04-02T05:03:03Z

Я просто пытаюсь pandas read_html получить DataFrame, но не могу понять, как получить конкретные столбцы из DataFrame. Мне нужно выбрать столбцы ['VM Name', 'User Name', 'Network', 'Region'] из 13 столбцов.

2) фрагмент кода

from __future__ import print_function
from signal import signal, SIGPIPE, SIG_DFL
signal(SIGPIPE,SIG_DFL)
import pandas as pd
##### Python pandas, widen output display to see more columns. ####
pd.set_option('display.height', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', None)
pd.set_option('expand_frame_repr', True)

# print(pd.read_excel('ssd.xlsx'))
# Data = pd.read_html('http://openstacksearch/vm_list.html', header=0, flavor='bs4', index_col=['VM Name', 'User Name', 'Network', 'Region'])
Data = pd.read_html('http://openstacksearch/vm_list.html', header=0, flavor='bs4')
print(Data[0].head())

Answer 1

Я получил решение, выбрав DataFrame из обработанного read_html, а затем выбрав нужные столбцы с многоиндексным подходом. Спасибо Adrew за идеи об этом ..

Итак, код выглядит ниже ... может быть полезным для кого-то

import pandas as pd
##### Python pandas, widen output display to see more columns. ####
pd.set_option('display.height', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', None)
pd.set_option('expand_frame_repr', True)
###### Data Extraction ##################
'''
pd.read_html returns you a list with one element and that 
element is the pandas dataframe, i.e.
Data = pd.read_html('url') will produce a list
Data[0]  Will return a pandas DataFrame
'''
Data = pd.read_html('http://openstacksearch/vm_list.html', header=0, flavor='bs4')[0]
Data1 = Data[['VM Name', 'User Name', 'Network', 'Region']]
print(Data1)

Answer 2

, чтобы выбрать подмножество столбцов, которые вы можете использовать

Data = pd.read_html('http://openstacksearch/vm_list.html', header=0, flavor='bs4')
Data = Data[['VM Name', 'User Name', 'Network', 'Region']]