数据爬取与数据预处理概论

数据爬取（Data Crawling）是指从互联网上获取数据的过程。通常，这些数据被存储在网络上的不同网站中，数据爬虫可以自动化地访问网站，并从中抽取数据。

数据预处理（Data Preprocessing）是数据挖掘和机器学习中非常重要的一步。它包括对数据进行清洗、转换、集成和规范化等操作，以便将数据转化为可用于建模和分析的形式。

在数据挖掘和机器学习中，数据质量对模型的准确性和有效性至关重要。如果数据质量不好，那么模型的结果也会不好。因此，数据爬取和数据预处理是非常关键的步骤，它们决定了模型的质量和准确性。

相关问题

python招聘数据爬取与预处理代码

以下是Python爬取招聘数据并进行预处理的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 请求职位信息页面
url = "https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,Python,2,1.html"
response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
job_list = soup.find_all('div', class_='el')

# 定义数据列表
job_data = []

# 遍历招聘信息
for job in job_list:
    job_name = job.find('a').get_text().strip()  # 职位名称
    company_name = job.find('span', class_='t2').get_text().strip()  # 公司名称
    location = job.find('span', class_='t3').get_text().strip()  # 工作地点
    salary = job.find('span', class_='t4').get_text().strip()  # 薪资

    # 将数据添加到列表中
    job_data.append([job_name, company_name, location, salary])

# 将数据转换为DataFrame格式并进行预处理
df = pd.DataFrame(job_data, columns=['职位名称', '公司名称', '工作地点', '薪资'])
df['薪资'] = df['薪资'].apply(lambda x: x.replace('万/月', '').replace('千/月', ''))
df['最低薪资'] = df['薪资'].apply(lambda x: x.split('-')[0])
df['最高薪资'] = df['薪资'].apply(lambda x: x.split('-')[1])
df['最低薪资'] = pd.to_numeric(df['最低薪资'])
df['最高薪资'] = pd.to_numeric(df['最高薪资'])

# 输出预处理后的数据
print(df.head())

该示例代码通过requests库请求招聘信息页面，并使用BeautifulSoup库解析页面。然后将解析后的数据存储在一个列表中，最后使用pandas库将列表转换为DataFrame格式，并进行预处理，包括分离薪资的最低值和最高值，以及将薪资转换为数字类型。最后输出预处理后的数据。

木鸟短租数据爬取与预处理

木鸟短租是一家提供短租房源的平台，它提供了丰富的房源信息，包括房源的价格、地理位置、房型、面积、配套设施等等。如果需要对这些数据进行分析和挖掘，我们可以通过爬虫来获取这些数据。

1. 爬取数据

首先，我们需要确定要爬取的数据项和网页结构。在木鸟短租的网站上，每个房源都有一个独立的网页，网页的URL格式如下：

https://www.mdnest.com/room/XXX.html

其中XXX是每个房源的编号。我们可以通过遍历所有的房源编号来获取全部的房源信息。

在爬虫代码中，我们可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来实现网页的抓取和解析。具体的流程如下：

（1）构造URL列表

url_list = []
for i in range(1, 1000):
    url = 'https://www.mdnest.com/room/' + str(i) + '.html'
    url_list.append(url)

（2）循环遍历URL列表，依次抓取每个网页的HTML代码，并使用BeautifulSoup来解析网页内容，提取需要的数据项。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

data_list = []

for url in url_list:
    try:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 获取房源名称
        name = soup.find('div', class_='detail-title').text.strip()

        # 获取房源价格
        price = soup.find('span', class_='detail-price').text.strip()

        # 获取房源地址
        address = soup.find('div', class_='detail-address').text.strip()

        # 获取房源面积
        area = soup.find('div', class_='detail-area').text.strip()

        # 获取房源配套设施
        facilities = []
        for li in soup.find_all('li', class_='tags-item'):
            facilities.append(li.text.strip())

        # 将数据保存到列表中
        data = {
            'name': name,
            'price': price,
            'address': address,
            'area': area,
            'facilities': facilities
        }
        data_list.append(data)

    except:
        continue

2. 数据预处理

在获取到数据之后，我们需要对数据进行预处理。主要包括以下几个方面：

（1）数据清洗：去除重复数据、去除缺失数据、去除异常数据等。

（2）数据转换：将文本类型的数据转换为数值类型的数据，例如将价格字段的“元/天”去掉，转换为float类型的数据。

（3）数据归一化：对不同数据项的取值范围进行归一化处理，例如将面积字段的取值范围缩放到[0,1]区间内。

（4）数据集成：将多个数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。

（5）数据降维：对于高维的数据集，可以采用PCA等降维算法将其降维到低维空间中，方便后续分析和挖掘。

最终，我们可以得到一份经过预处理的数据集，用于后续的分析和挖掘。