基于python实现京东香水数据的采集与分析 数据清洗实现

对于基于Python实现京东香水数据的采集与分析，以下是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库：使用Python的requests库进行网页请求，使用BeautifulSoup库解析HTML内容，使用pandas库进行数据处理和分析。

2. 发起请求并获取页面内容：使用requests库发送GET请求，获取京东香水页面的HTML内容。

3. 解析页面内容：使用BeautifulSoup库解析HTML内容，并提取所需的数据，如商品名称、价格、评论数量等。

4. 数据清洗：对提取的数据进行清洗，去除无效或重复的数据，处理缺失值等。可以使用pandas库来进行数据清洗和处理。

5. 数据存储：将清洗后的数据存储到CSV文件或数据库中，以便后续分析使用。

以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发起请求并获取页面内容
url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E9%A6%99%E6%B0%B4&enc=utf-8&wq=%E9%A6%99%E6%B0%B4&pvid=69e8e349a2824a9d9b8f2f5e3eabb2d6'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

# 解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', class_='gl-i-wrap')

# 提取数据并存储到DataFrame中
data = []
for item in items:
    name = item.find('div', class_='p-name').text.strip()
    price = item.find('div', class_='p-price').strong.i.text.strip()
    comment = item.find('div', class_='p-commit').a.text.strip()
    data.append([name, price, comment])

df = pd.DataFrame(data, columns=['商品名称', '价格', '评论数量'])

# 数据清洗
# 去除价格中的非数字字符
df['价格'] = df['价格'].str.replace(r'\D', '').astype(int)
# 去除评论数量中的非数字字符，并转换为整数
df['评论数量'] = df['评论数量'].str.replace(r'\D', '').astype(int)
# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 将数据存储到CSV文件
df.to_csv('jd_perfume.csv', index=False)

以上代码仅供参考，具体的数据清洗和分析方法可以根据实际需求进行调整和扩展。