python网络爬虫实验指导书数据清洗

在Python网络爬虫实验中，数据清洗是一个关键步骤，它的目的是处理从网页抓取到的原始数据，使其变得准确、一致和可用。以下是数据清洗的一般过程：

1. **去除HTML标签**: 网页源码通常包含许多HTML元素，对于分析文本内容并不需要。可以使用如BeautifulSoup或lxml库来解析并提取纯文本。

2. **缺失值处理**: 数据可能存在空值、None或特殊标记。可以选择删除、替换为平均值或使用算法预测缺失的值。

3. **标准化**: 对于数值型数据，可能需要统一单位、格式或范围。例如，日期时间可能需要转换成统一格式。

4. **编码转换**: 字符串可能包含了非ASCII字符，需要进行编码解码操作，比如将UTF-8转为GBK等。

5. **异常值检测与处理**: 检查数据中是否存在异常值，可能是录入错误或是真实的数据异常，可以设置阈值或者使用统计方法识别并修正。

6. **重复值移除**: 如果数据集中有重复项，需要找出并保留唯一记录。

7. **数据格式整理**: 根据后续分析的需求，将数据结构化，比如表格、列表或字典形式。

**相关问题--:**
1. 数据清洗有哪些常见的技术手段？
2. Python中如何利用Pandas库进行数据清洗？
3. 爬虫获取的数据为什么要进行清洗？