"数据搜集实务,讲解了如何利用Python进行数据爬取,涵盖了数据类型(定性、定量、离散、连续)、数据结构(结构化、半结构化、非结构化)以及数据提取的方法,包括SQL查询和XML、JSON解析等。"
在数据科学领域,数据搜集是至关重要的第一步,它涉及到从各种来源获取所需信息。本教程针对的是使用Python进行数据爬取的实践操作,主要目的是教读者如何根据网站信息分布编写相应的Python代码来抓取所需数据。
首先,我们要了解不同类型的数据。定性数据,也称为分类数据,如居住区域、种族等,通常用于描述事物的性质或类别。而定量数据,包括离散数据和连续数据,是可以计数或测量的。离散数据,如员工人数,只能取自然数或整数值;连续数据,如身高、消费金额,可以在一定范围内取任意值,通常需要通过测量获得。
结构化数据是指每条记录都有固定字段和格式的数据,比如数据库中的数据,便于程序进行后续处理和分析。半结构化数据,如XML或JSON,虽然也有字段,但各条记录的字段可能不一致,仍提供了一定的查找便利性。而非结构化数据,如无格式文本、网页数据,没有固定的格式,需要进行预处理才能用于分析。
对于非结构化数据的处理,教程可能会介绍如何使用ETL(抽取、转换、加载)工具将其转化为结构化数据以便进一步分析。在Python中,我们可以使用SQL语句来查询和提取结构化数据,例如,`SELECT title, content FROM news_main;` 可以获取新闻主表中的标题和内容字段。对于半结构化的XML数据,可以使用XPath或lxml库解析,而JSON数据则可以通过Python的json模块来处理,如`user: {name: 'QOO', gender: 'M', age: 12}`这样的键值对数据。
在实际应用中,理解数据的类型和结构至关重要,因为这直接影响到选择合适的工具和技术进行数据提取和分析。Python提供了丰富的库支持,如BeautifulSoup和Scrapy用于网页爬取,pandas用于数据清洗和结构化,以及Numpy和Pandas进行数据分析。因此,掌握这些技术和概念,将使你在数据科学实践中更加得心应手。