Python爬虫数据可视化过程中如何处理异常数据？

在Python爬虫数据可视化过程中，处理异常数据是非常关键的步骤。首先，你需要识别可能出现的问题，例如网络错误、解析错误、无效的数据格式等。这通常涉及到以下几个步骤：

1. **捕获异常**：使用try-except块来捕获可能抛出的异常，如`requests.exceptions.RequestException`（网络请求错误），`json.JSONDecodeError`（解析JSON数据失败），以及自定义异常。

try:
    response = requests.get(url)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"网络请求异常: {e}")

2. **错误处理**：对捕获到的异常进行相应的处理，比如记录日志、跳过当前数据、或者返回默认值或清理状态。

response.raise_for_status()  # 如果HTTP响应码不是200，就引发异常

try:
    data = json.loads(response.text)
except json.JSONDecodeError:
    print("无法解析为JSON")
    data = None

3. **数据清洗**：检查获取的数据是否符合预期格式，剔除缺失值、异常值或者不符合条件的数据。可以使用Pandas库的函数，如`dropna()`、`replace()`或`isnull()`。

data = pd.read_json(response.text).dropna()  # 删除含有缺失值的行

4. **可视化前筛选**：在进行数据可视化之前，只使用那些经过处理后的有效数据。对于图形而言，异常点可能会歪曲图表的呈现，因此可视化的结果更可能是基于清洁后的数据集。

plt.figure(figsize=(10, 6))
clean_data.plot(kind='line')  # 只显示无异常的线图