对爬取的数据进行处理（补全缺失数据或数据清洗）

对爬取的数据进行处理，包括补全缺失数据和数据清洗两方面。

1. 缺失数据处理

缺失数据是指数据集中某些数据项缺失或无法获取的情况。在处理缺失数据时，可以考虑以下几种方法：

- 删除缺失数据：如果缺失数据的数量不是很多，可以直接删除缺失的数据行或列。

df.dropna()  # 删除含有缺失数据的行
df.dropna(axis=1)  # 删除含有缺失数据的列

- 填充缺失数据：如果缺失数据的数量较多，可以考虑对缺失数据进行填充。填充方法包括使用均值、中位数、众数等。

df.fillna(df.mean())  # 用均值填充缺失数据
df.fillna(df.median())  # 用中位数填充缺失数据
df.fillna(df.mode())  # 用众数填充缺失数据

2. 数据清洗

数据清洗是指对爬取的数据进行去重、格式转换、异常值处理等操作。数据清洗的过程需要根据具体情况进行处理。

- 去重：使用`drop_duplicates()`函数可以去除数据集中的重复项。

df.drop_duplicates()

- 格式转换：使用`astype()`函数可以将数据格式转换为指定格式。

df['age'] = df['age'].astype(int)  # 将age列的数据类型转换为整型

- 异常值处理：使用条件语句可以对数据集中的异常值进行处理。

df.loc[df['age'] < 0, 'age'] = 0  # 将年龄小于0的数据修改为0

综上所述，对爬取的数据进行处理包括缺失数据处理和数据清洗两方面。可以使用pandas提供的函数进行缺失数据填充、去重、格式转换和异常值处理等操作。