Elections

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# ссылка на результаты выборов 2016
# Бурятия, данные по одной ТИК (Баргузинская)
# один столбец – один УИК + 
# данные по всему ТИК в самом первом столбце

html_with_data = "http://www.buriat.vybory.izbirkom.ru/region/region/buriat?action=show&root=32000008&tvd=2032000653530&vrn=100100067795849&region=4&global=true&sub_region=4&prver=0&pronetvd=0&vibid=2032000653530&type=464"

# загружаем страницу и забираем текстовый слой
# с кодом html

page = requests.get(html_with_data)
soup = BeautifulSoup(page.text)

# смотрим на код страницы и обнаруживаем,
# что главная таблица с данными имеет 
# атрибут style с длинным значением width:...

# findAll() возврашает список из одного элемента
# извлекаем этот единственный элемент
# и сохраняем в table

table = soup.findAll('table', 
                     {'style': 'width:100%;border-color:#000000'})[0]
                     
# read_html() работает со строками
# превращаем table в строку через str()
# возвращается список из таблиц

pd.read_html(str(table))

# выберем из длинного списка выше таблицу с индексом 1
# здесь данные по всей ТИК

pd.read_html(str(table))[1]

# транспонируем, чтобы по столбцам шли названия показателей

part1 = pd.read_html(str(table))[1].T
part1

# выберем из длинного списка выше таблицу с индексом 2
# здесь данные по каждому УИКу

pd.read_html(str(table))[2]

# тоже транспонируем, чтобы одна строка 
# соответствовала одному УИКу

part2 = pd.read_html(str(table))[2].T

# склеиваем две части
final = pd.concat([part1, part2])
final

# убираем строку 0
final = final.iloc[1:, :]
final

# новую строку 0 используем как названия столбцов 
final.columns = final.iloc[0, :]
final

# вместо nan называем первый столбец УИК
final.rename(columns = {np.nan: 'УИК'}, inplace=True)
final

# убираем строку 0
final = final.iloc[1:, :]

# меняем тип столбцов с 1 до конца на float
left = final.iloc[:, 0]
right = final.iloc[:, 1:].astype(float)
results = pd.concat([left, right], axis=1)