我认为如果需要选择列表的第一项，需要添加[0]，因为read_html返回list of DataFrames：
所以你可以用途：

import pandas as pd
data1 = pd.read_html('http://www.espn.com/nhl/statis‌​tics/player/‌​_/stat/point‌​s/sort/point‌​s/year/2015&‌​#47;seasontype/2‌​',skiprows=1)[0]

个字符

如果你的框架最后的列索引为0，1，2等，标题在第一行，（如上所述）只要指定列名在第一行，header=0
如果没有这个，pandas可能会看到混合的数据类型-第1行是文本，其余的是数字，并将列转换为对象，而不是int 64。
整条线将是：

data1 = pd.read_html(url, skiprows=1, header=0)[0]

字符串
[0]是可能表列表中的第一个表。
也有处理NA值的选项。在这里查看文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_html.html

我注意到列表中的DataFrames都是您试图分析的同一个表/数据集的一部分，因此与其将它们拆分然后合并在一起，更好的解决方案是联系DataFrames列表。
看看这段代码的结果：

df = pd.concat(pd.read_html('https://www.espn.com/nhl/stats/player/_/view/goaltending'),axis=1)

字符串
产出：
第一个月

index RK    Name           POS  GP  W   L   OTL GA/G SA   GA    SV  SV%  SO   TOI  PIM SOSA SOS SOS%
0     1  Igor ShesterkinNYR G   53  36  13   4  2.07 1622 106  1516 0.935 6 3070:32 2   28   20 0.714

型

进口Pandas作PD

指定Excel文件路径

html_file_path = 'html的路径'

将Excel文件读入DataFrame

pdf = pd.read_html（html_file_path）

显示DataFrame

打印（df）