python 爬虫之数据清洗_代码007(未授权)

本文介绍: Pyt h on 爬虫是一项强大的工具，可用于获取大量数据并进行分析和处理。但是，爬取的数据在处理之前需要经过清洗，以消除无用或无效的信息，并确保数据可靠和可用。在本文中，我们将详细讨论Pyt h on 爬虫数据清洗的过程和技巧，让您了解如何有效地处理和分析数据。

Pyt h on 爬虫是一项强大的工具，可用于获取大量数据并进行分析和处理。但是，爬取的数据在处理之前需要经过清洗，以消除无用或无效的信息，并确保数据可靠和可用。在本文中，我们将详细讨论Pyt h on 爬虫数据清洗的过程和技巧，让您了解如何有效地处理和分析数据。

在开始进行数据清洗前，我们需要检查爬取的数据源是否可靠和可用。以下是一些需要注意的问题：

您可以通过检查网站的源代码或使用开发者工具（如Ch rom e 开发者工具）来检查数据源的结构和内容。这将有助于您更好地了解数据结构和表现，有助于进一步进行数据清洗。

接下来，我们需要将爬取到的数据加载到Python中进行处理。Python爬虫通常会爬取HTML和XML数据。为了使数据更加可用，并且容易进行数据整理，我们需要使用美丽汤（Be autiful Soup）库和LXML库来解析和处理数据。

以下是加载数据的基本代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.example.com"
page = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(page.content, "html.parser")

for a in soup.find_all("a"):
    del a["href"]

在这个示例中，我们使用循环查找所有<a>标签，并删除其href属性。这样，我们可以保留文本内容，而不会受到干扰。

import re

text = "This is an example;[hello]world!"
text = re.sub(r'[^ws]','',text)

在这个示例中，我们使用Python的re库和su b()函数，使用正则表达式删除所有非字母和数字字符。最终结果为This is an examplehelloworld。

data = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5]
data = list(set(data))

import pandas as pd

data = {"Name": ["John", "David", "Mary", None],
        "Age": [30, 25, None, 40],
        "City": ["New York", "Tokyo", "Paris", "London"]}
df = pd.DataFrame(data)

df.fillna(value="NA", inplace=True)

text = "this is an example"

# 转换为大写字母
text = text.upper()

# 转换为小写字母
text = text.lower()

# 首字母大写
text = text.capitalize()

# 提取特定模式的数据
import re

text = "Hello, my name is John. My email is john@example.com."
pattern = r'([w.-]+)@([w.-]+)(.[w.]+)'
result = re.findall(pattern, text)