任务 本次实验利用某爬虫软件爬取某房产网站中苏州地区的房产数据，数据文件为house.xlsx:爬取的数据往往是带有单位的字符串，这也会影响后期的数据分析，所以需要将这些单位去掉，再转换为数值型数据。如将字符串“均价”的40000元/m2转换为数值40000.

这个任务主要是关于数据清洗和预处理的过程。首先，你需要通过爬虫工具从指定的房产网站抓取苏州地区的房产数据，并将其存储到Excel表格house.xlsx中。在这个过程中，可能会遇到包含价格单位的信息，例如"元/m²"、"万/套"等。

清洗阶段的关键步骤包括：
1. 数据解析：读取excel文件，提取出含有价格信息的单元格，通常这些内容会被保存为字符串形式，比如 "40000元/m²"。
2. 单位去除：对于每一条价格记录，需要识别并移除其中的价格单位，只保留纯数字部分。这里可以使用正则表达式或者字符串处理函数来实现。
3. 数据转换：将处理后的数字字符串转换为数值类型，通常是浮点数，以便后续进行数据分析。例如，"40000元/m²" 转换为数值 40000.

在Python中，你可以使用pandas库来完成这个过程，代码大概会像这样：

import pandas as pd
import re

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('house.xlsx')

# 定义一个函数来处理价格列
def clean_price(price_string):
    # 使用正则表达式匹配并替换单位
    price_num = re.sub(r'[^\d\.]', '', price_string)
    # 将剩余字符串转换为float
    return float(price_num)

# 应用函数到价格列
df['price'] = df['price_column'].apply(clean_price)

相关问题

本次实验利用某爬虫软件爬取某房产网站中苏州地区的房产数据，数据文件为house.xlsx，部分数据显示如下。 house.png （1）爬取数据时，数据缺失是常见的现象，通过某爬虫软件从网站爬取的数据时，如果没有爬取到的数据会返回“暂无数据”，这会影响后期的空值处理。将这些“暂无数据”转换为空值，并统计各列的空值频数，查看缺失数据情况。¶ ​

首先，我们需要读取数据文件并将所有的“暂无数据”转换为空值。可以使用 pandas 库来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_excel('house.xlsx')

# 将“暂无数据”转换为空值
df.replace('暂无数据', '', inplace=True)

# 统计各列的空值频数
print(df.isnull().sum())

上述代码中，`read_excel()` 函数用来读取数据文件，`replace()` 函数将所有的“暂无数据”替换为空值，`isnull()` 函数用来判断每个单元格是否为空值，`sum()` 函数用来统计空值的数量。

运行上述代码后，会输出每列空值的数量。根据输出结果，我们可以看到每个字段的缺失情况。