python爬虫如何去掉空值
时间: 2023-11-08 17:54:48 浏览: 71
在Python爬虫中去掉空值的方法有多种。一种简单的方法是使用列表推导式或过滤器来删除空值。例如,如果你有一个包含空值的列表,你可以使用以下代码来去掉空值:
```
my_list = [value for value in my_list if value != ""]
```
另一种方法是使用filter()函数和lambda表达式来完成相同的操作:
```
my_list = list(filter(lambda value: value != "", my_list))
```
以上两种方法都可以去掉列表中的空值。你可以根据你的具体需求选择其中的一种方法。
相关问题
python 爬虫报错
在Python爬虫中,报错是常见的情况。根据您提供的引用内容,我了解到您遇到了一个JSONDecodeError的错误。该错误通常是因为在使用json.loads()函数解析JSON数据时,出现了格式错误或者缺少了有效的JSON值。具体来说,报错信息中的"Expecting value"表示在解析JSON时期望找到一个值,但实际上找到的是空值。这可能是因为您提供给json.loads()函数的字符串是空的或者无效的JSON格式。
此外,您还提到了在使用selenium库时遇到了查找元素的方法报错的问题。由于您未提供具体的错误信息,我无法确定具体的原因。然而,常见的查找元素方法报错可能是由于页面结构发生变化、元素定位策略错误或者元素未能成功加载等原因引起的。为了解决这个问题,您可以尝试以下几个步骤:
1. 确保您已正确导入了所需的库包,比如selenium.webdriver和By类。在引入库包处添加from selenium.webdriver.common.by import By这一句代码可以确保您可以使用By类提供的元素定位策略。
2. 检查页面结构是否发生了变化。如果页面结构发生了变化,原来的元素定位策略可能已不再适用。您可以查看页面源代码或使用开发者工具来确认元素的定位信息是否正确。
3. 确保元素已成功加载。有时候,元素可能需要一些时间来加载完成,您可以使用selenium提供的等待方法,如WebDriverWait和expected_conditions来等待元素的出现或可点击状态。
综上所述,当在Python爬虫中遇到报错时,您可以通过仔细检查报错信息、确认JSON数据是否有效、检查页面结构和元素定位策略等步骤来解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 爬虫 报错 求救](https://download.csdn.net/download/weixin_38733597/13750945)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [解决:python爬虫运行报错——AttributeError: ‘WebDriver‘ object has no attribute ‘find_elements_by...](https://blog.csdn.net/qq_51976555/article/details/125667926)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
Python爬虫数据清洗啥意思
Python爬虫数据清洗是指在使用Python爬虫获取到数据后,对数据进行处理和筛选,使其符合我们的需求。数据清洗的过程包括但不限于以下几个方面:
1. 去除重复数据
2. 去除空值或缺失值
3. 格式化数据,例如将日期格式化为统一的格式
4. 去除不必要的标点符号或特殊字符
5. 将数据转换为统一的编码格式
6. 将数据进行分类或分组
7. 对数据进行统计分析或可视化展示
以下是一个简单的Python爬虫数据清洗的例子:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 去除空值或缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 格式化日期
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')
# 去除标点符号和特殊字符
df['content'] = df['content'].str.replace('[^\w\s]','')
# 转换编码格式
df['content'] = df['content'].str.encode('utf-8')
# 分类或分组
df_grouped = df.groupby('category')
# 统计分析或可视化展示
df_grouped['views'].sum().plot(kind='bar')
```
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