lxml вернул мне список, но он пуст

Вам обязательно захочется ознакомиться с пакетом BeautifulSoup, позволяющим ориентироваться содержимое веб-страницы в python.

Использование BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://hypeauditor.com/top-instagram/'
r = requests.get(url)
html = r.text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

top_bloggers = soup.find('table', id="bloggers-top-table")
table_body = top_bloggers.find('tbody')
rows = table_body.find_all('tr')

# For all data:
# Will retrieve a list of lists, good for inputting to pandas

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]) # Get rid of empty values


# For just handles:
# Will retrieve a list of handles, only

handles=[]

for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    values = cols[3].text.strip().split('\n')
    handles.append(values[-1])

Цикл for, который я использую для строк, взят из этого ответа

Вот более легкий способ получить именно этот столбец, используя nth-of-type. Вы должны найти это быстрее.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs

r = requests.get('https://hypeauditor.com/top-instagram/')
soup = bs(r.content, 'lxml')
accounts = [item.text.strip().split('\n') for item in soup.select('#bloggers-top-table td:nth-of-type(4)')][1:]
print(accounts)

Более простой способ сделать это — использовать pandas. Он может без проблем читать простые HTML-таблицы. Попробуйте использовать следующий код, чтобы очистить всю таблицу.

import pandas as pd

df = pd.read_html('https://hypeauditor.com/top-instagram/')