Python爬取与清洗技术全攻略：数据获取与处理实战

` 2.读取数据 如果你的数据在CSV或Excel文件中，可以使用`pd.read_csv()`或`pd.read_excel()`函数加载数据： ```python data = pd.read_csv('file.csv') # 或者 data = pd.read_excel('file.xlsx') ``` 3.数据清洗 - 处理缺失值：`data.dropna()`删除含有缺失值的行，`data.fillna(value)`用指定值填充缺失值。 - 删除重复值：`data.drop_duplicates()`去除重复行。 - 数据类型转换：`data['column'] = data['column'].astype(new_type)`将某一列数据转换为新类型。 - 清洗异常值：使用条件语句或Pandas提供的函数如`Q1`, `Q3`, `IQR`识别并处理异常值。 - 格式化日期：`pd.to_datetime(data['date_column'])`将字符串转化为日期格式。 4.数据标准化：使用Pandas的`minmax_scale()`或`scale()`函数对数值数据进行归一化处理。 5.数据整合：合并或连接不同数据源，如`pd.merge()`或`pd.concat()`。 四、注意事项 - 网络爬虫的使用需遵循网站的robots.txt规则，尊重版权并避免过度抓取。 - 遵守相关法律法规，确保数据的合法性和隐私性。 - 对于动态加载的数据，可能需要使用Selenium等工具配合。 - 定期检查网站结构变化，保持代码的适应性。 五、常见问题及解决方案 1. 爬虫被封禁：可能是由于频率过高或使用了禁止抓取的策略。可以设置延时、使用代理IP，或者采用分布式爬虫。 2. 数据解析困难：确认HTML结构，使用更精确的CSS选择器或XPath表达式。 3. 无法读取特定格式的数据：确保库的兼容性，如使用`json`库读取JSON数据，`pandas.read_html()`读取多表格网页。 总结： Python技术数据爬取与清洗是一个涉及多个库和步骤的过程，包括数据请求、内容解析、数据清洗以及数据处理。理解并熟练运用Requests和BeautifulSoup进行爬取，结合Pandas进行数据清洗和分析，是掌握这项技术的关键。同时，注意法律道德规范，持续优化爬虫策略以应对网站结构的变化。通过解决常见的问题，可以有效地提升数据获取和处理的效率。