не уверен, что вы имеете в виду, не получив весь контент. Вы пытались просто использовать Pandas (он использует Beautifulsoup под капотом для анализа <table> тегов. Возвращает полную таблицу для меня:
РЕДАКТИРОВАТЬ
В furure, будьте более точны в своем вопросе c. Только в ваших комментариях вы объяснили больше. Это все там, вам просто нужно перебрать все это.
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.teamrankings.com/nba/team/oklahoma-city-thunder'
response = requests.get(url)
df = pd.DataFrame()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find_all('table')[1]
cols = [ each.text for each in table.find_all('th') ]
rows = table.find_all('tr')
for row in rows:
data = [ each.text for each in row.find_all('td') ]
temp_df = pd.DataFrame([data])
df = df.append(temp_df, sort=True).reset_index(drop=True)
df = df.dropna()
df.columns = cols
Вывод :
print (df)
Date Opponent Result Location W/L Div Spread Total Money
1 10/23 Utah L 95-100 Away 0-1 0-1 +9.0 Un 221.0 +339
2 10/25 Washington L 85-97 Home 0-2 0-1 -8.5 Un 218.5 -399
3 10/27 Golden State W 120-92 Home 1-2 0-1 -1.0 Un 223.5 -117
4 10/28 Houston L 112-116 Away 1-3 0-1 +10.0 Ov 227.5 +433
5 10/30 Portland L 99-102 Home 1-4 0-2 +1.5 Un 221.5 +104
6 11/02 New Orleans W 115-104 Home 2-4 0-2 -2.0 Un 228.5 -124
7 11/05 Orlando W 102-94 Home 3-4 0-2 -3.0 Un 201.5 -142
8 11/07 San Antonio L 112-121 Away 3-5 0-2 +5.0 Ov 211.5 +172
9 11/09 Golden State W 114-108 Home 4-5 0-2 -12.5 Ov 216.5 -770
10 11/10 Milwaukee L 119-121 Home 4-6 0-2 +8.5 Ov 220.0 +329
11 11/12 Indiana L 85-111 Away 4-7 0-2 +1.0 Un 213.0 -101
12 11/15 Philadelphia W 127-119 Home 5-7 0-2 +3.5 Ov 214.0 +148
13 11/18 LA Clippers L 88-90 Away 5-8 0-2 +7.5 Un 222.0 +297
14 11/19 LA Lakers L 107-112 Away 5-9 0-2 +11.0 Ov 209.5 +469
15 11/22 LA Lakers L 127-130 Home 5-10 0-2 +4.5 Ov 209.5 +186
16 11/25 Golden State W 100-97 Away 6-10 0-2 -7.5 Un 213.5 -297
17 11/27 Portland L 119-136 Away 6-11 0-3 +3.0 Ov 219.0 +137
18 11/29 New Orleans W 109-104 Home 7-11 0-3 -4.5 Un 229.0 -195
19 12/01 New Orleans W 107-104 Away 8-11 0-3 +2.5 Un 226.5 +124
20 12/04 Indiana L 100-107 Home 8-12 0-3 +1.5 Un 208.5 +102
21 12/06 Minnesota W 139-127 Home 9-12 1-3 -3.5 Ov 218.0 -160
22 12/08 Portland W 108-96 Away 10-12 2-3 +3.5 Un 223.0 +154
23 12/09 Utah W 104-90 Away 11-12 3-3 +8.5 Un 206.5 +311
24 12/11 Sacramento L 93-94 Away 11-13 3-3 +1.5 Un 207.5 +117
25 12/14 Denver L 102-110 Away 11-14 3-4 +5.5 Ov 204.0 +211
26 12/16 Chicago W 109-106 Home 12-14 3-4 -5.0 Ov 208.5 -211
27 12/18 Memphis W 126-122 Home 13-14 3-4 -6.5 Ov 219.5 -254
28 12/20 Phoenix W 126-108 Home 14-14 3-4 -3.0 Ov 224.5 -147
29 12/22 LA Clippers W 118-112 Home 15-14 3-4 -1.0 Ov 223.5 -111
30 12/26 Memphis L 97-110 Home 15-15 3-4 -5.5 Un 224.0 -242
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53 02/09 Boston 3:30 pm Home -- -- --
54 02/11 San Antonio 8:00 pm Home -- -- --
55 02/13 New Orleans 8:00 pm Away -- -- --
56 02/21 Denver 8:00 pm Home -- -- --
57 02/23 San Antonio 7:00 pm Home -- -- --
58 02/25 Chicago 8:00 pm Away -- -- --
59 02/27 Sacramento 8:00 pm Home -- -- --
60 02/28 Milwaukee 8:00 pm Away -- -- --
61 03/03 LA Clippers 8:00 pm Home -- -- --
62 03/04 Detroit 7:00 pm Away -- -- --
63 03/06 New York 7:30 pm Away -- -- --
64 03/08 Boston 6:00 pm Away -- -- --
65 03/11 Utah 8:00 pm Home -- -- --
66 03/13 Minnesota 8:00 pm Home -- -- --
67 03/15 Washington 6:00 pm Away -- -- --
68 03/17 Memphis 8:00 pm Away -- -- --
69 03/18 Atlanta 7:30 pm Away -- -- --
70 03/20 Denver 8:00 pm Home -- -- --
71 03/23 Miami 7:30 pm Away -- -- --
72 03/26 Charlotte 8:00 pm Home -- -- --
73 03/28 Golden State 8:30 pm Away -- -- --
74 03/30 Denver 9:00 pm Away -- -- --
75 04/01 Phoenix 8:00 pm Home -- -- --
76 04/04 LA Clippers 3:30 pm Away -- -- --
77 04/05 LA Lakers 9:30 pm Away -- -- --
78 04/07 Brooklyn 8:00 pm Home -- -- --
79 04/10 New York 8:00 pm Home -- -- --
80 04/11 Memphis 8:00 pm Away -- -- --
81 04/13 Utah 8:00 pm Home -- -- --
82 04/15 Dallas 7:30 pm Away -- -- --
[82 rows x 9 columns]