Python爬虫与预处理实现上市公司数据分析

资源摘要信息:"本项目是一份以Python进行数据预处理的实践案例，项目名称为'Python数据预处理项目实践'。整个项目涉及的作业要求和源代码被压缩在一个.zip文件中，为用户提供了一个完整的实践流程。项目中，通过Python Scrapy爬虫框架，实现了对上市公司股民评论和公司年报的数据爬取。除此之外，还利用了Python Tushare库来爬取上市公司的行情图，为后续的数据分析和可视化提供了丰富的数据源。 项目的关键步骤包括数据预处理和可视化分析，其中数据预处理主要涵盖以下知识点： 1. 分词：将文本数据（如股民评论）拆分成有意义的单元（通常是单词或短语）。在中文分词中，常用的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。 2. 去停用词：去除文本中常见的但对分析目标意义不大的词语，如'的'、'是'、'在'等。这一步骤可以帮助清洗数据，减少噪声，使分析结果更为准确。 3. 转化词袋模型（Bag of Words）：这是一种将文本转化为向量的模型，向量的每个维度对应一个唯一的词，而向量的值表示该词在文本中出现的频率。这种模型忽略了词的顺序，只考虑词频，是自然语言处理中常见的特征提取方式。 数据可视化方面，项目通过可视化的手段将处理后的数据清晰地展示出来，这不仅有助于对数据进行直观的解读，还能辅助决策者或分析师发现数据中的潜在模式和趋势，例如公司是否存在会计欺诈行为。 文件名称列表揭示了项目中用到的文件类型和功能： - 以.csv结尾的文件（如600518.SH日线.csv）通常用于存储数据表格，这里可能是爬取的上市公司行情图的股价数据。 - .docx文件（如00 大数据获取与预处理 期末大作业要求.docx）可能包含项目的作业要求和指导，帮助用户理解项目的背景、目标和具体任务。 - .PDF文件（如ST康美2020年年度报告.PDF等）可能是爬取的上市公司年度报告，这些报告作为原始数据源，提供了公司运营和财务状况的详细信息。 - .py文件则是Python的源代码文件，包括： - get_API_data.py：可能是用于通过API获取数据的脚本。 - 年报数据清洗3.0.py、年报数据清洗.py：这两个文件名表明它们是用于清洗年报数据的脚本，且存在不同版本，可能意味着数据预处理的过程经过了迭代和改进。 - 数据可视化2.0.py、评论数据清洗2.0.py：这些文件名说明它们分别包含了数据可视化的实现代码和对评论数据进行清洗的代码。版本号的增加可能反映了这些功能模块的优化和更新。 综上所述，该项目涉及的知识点广泛，覆盖了数据爬取、数据清洗、自然语言处理和数据可视化等多个领域，对于希望深入理解数据科学和Python应用的学生和开发者来说，是一个难得的实践案例。"