爬取网页表格数据通常需要以下步骤：
1. 确定目标网站和需要爬取的表格。
2. 使用`requests`库发起HTTP请求获取网页内容。
3. 使用`BeautifulSoup`库解析HTML内容，提取表格数据。
4. 处理提取到的数据，如转换为数据框（DataFrame）。
5. 将数据框保存为CSV或其他格式文件。
下面是一个简单的示例，使用`requests`和`BeautifulSoup`爬取网页表格数据：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
发起HTTP请求获取网页内容
url = 'http://example.com/table.html' 替换为你的目标网址
response = requests.get（url）
使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup（response.text, 'html.parser'）
查找所有表格标签
tables = soup.find_all（'table'）
遍历所有表格并提取数据
for table in tables:
查找表格的表头
headers = [th.text.strip（） for th in table.find_all（'th'）]
查找表格的所有行
rows = table.find_all（'tr'）[1:] 跳过表头
遍历行并提取单元格数据
data = []
for row in rows:
cols = row.find_all（'td'）
cols = [ele.text.strip（） for ele in cols]
data.append（[ele for ele in cols if ele]） 去除空值
将数据转换为数据框
df = pd.DataFrame（data, columns=headers）
保存数据框到CSV文件
df.to_csv（'output.csv', index=False） 替换为你想要的文件名
请根据你的具体需求调整代码，比如处理编码问题、选择合适的解析器（如`lxml`）等。如果你需要处理更复杂的表格结构，可能需要使用更高级的解析技术，如XPath或CSS选择器。