Python爬取与清洗技术全攻略:数据获取与处理实战
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更新于2024-08-03
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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。
2022-06-07 上传
2023-03-09 上传
2023-03-09 上传
2023-08-06 上传
2023-06-13 上传
2023-10-26 上传
vipfanxu
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