Python 清洗爬虫数据
数据爬取是一项常见的任务，通过爬取网络上的数据，我们可以获取到丰富的信息。然而，从网页上爬取到的数据往往是杂乱无章的，包含了大量的HTML标签、无用的字符等。因此，清洗爬虫数据是必不可少的一步。本文将介绍如何使用Python来清洗爬虫数据，并给出相应的代码示例。
清洗爬虫数据的任务可以分为以下几个步骤：
1. 去除HTML标签：爬虫数据往往以HTML的形式存在，我
原创
2023-12-09 08:40:00
250阅读
原作 Kin Lim Lee乾明 编译整理量子位 出品 |
数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。
这些用于数据清洗的代码有两个优点：
一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。
二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。
在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。
转载
2024-02-02 10:40:44
76阅读
目录什么是数据清洗准备工作步入正题使用Numpy处理数据初识Numpy数组创建Numpy数组利用NumPy数组进行数据处理数据分析工具Pandas初识PandasPandas数据结构SeriesDataFramePandas索引操作以及高级索引索引对象重置索引索引操作数据排序按索引排序按值排序读写数据操作读写CSV文件读取txt文件读取Excel文件读取MySQL数据库读取mongodb数据库数
转载
2023-08-08 11:24:30
567阅读
缺失值的识别判断一个数据集是否存在缺失观测，通常从两个方面入手，一个是变量的角度，即判断每个变量中是否包含缺失值；另一个是数据行的角度，即判断每行数据中是否包含缺失值。关于缺失值的判断可以使用isnull方法。下面使用isnull方法对data3数据(数据可至中---下载)进行判断，统计输出的结果如下表所示。# 判断各变量中是否存在缺失值
data3.isnull().any(axis = 0)
转载
2024-07-12 12:08:13
35阅读
def clean_data(data): return unicodedata.normalize('NFKC', data).strip().replace("/r", "").replace("/t", "").replace("/n", "")
转载
2020-07-15 16:27:00
555阅读
2评论
实验内容：讲爬取的boss直聘岗位信息放入MongoDB中，清洗数据环境MAC book airMongoDB 3.4.7 数据库MongoBooster 4.6.1 数据库可视化工具0 安装MongoDBpip install pymongo今天用pip和canda安装了pymongo，但是不会用 /哭命令行敲mongo还是pymongo都不行又找不到bin文件安装目录(/usr/local/m
转载
2024-05-28 15:55:31
106阅读
文件地址 Github：https://github.com/why19970628/Python_Crawler/tree/master/LaGou脏数据脏数据可以理解为带有不整洁程度的原始数据。原始数据的整洁程度由数据采集质量所决定。 脏数据的表现形式五花八门，如若数据采集质量不过关，拿到的原始数据内容只有更差没有最差。 脏数据的表现形式包括： 数据串行，尤其是长文本情形下 数值变量种混有文本
转载
2024-01-08 22:34:14
120阅读
今天就聊聊爬虫的清洗，下载网页只是最简单的一个步骤，最让人头疼的是数据的清洗。为什么要这样说呢，因为爬虫首先是获得数据，清洗是把非结构化的数据转换成结果化的数据，这个时候是最考验人的时候。如果是国内的网站，清洗工作相对比较简单，因为国内的数据不是那么的凌乱，有一定的规则，我们清洗的时候需要写的规则比较少，对于国外的网站，由于老外崇尚自由，在他们的网站中最直接的体现就是一个网站可能需要写多套模板，清
转载
2024-01-22 16:03:08
59阅读
Python是一种流行的编程语言，可以用来编写爬虫。爬虫是一种自动抓取网站信息的程序，可以用来收集数据、监测网站变化或执行其他重复性任务。在编写爬虫时，需要了解一些基本概念，包括：URL：统一资源定位符，用于指定网络上的资源。HTML：超文本标记语言，用于描述网页的结构。网络请求：用于从网络上获取数据的过程。要编写爬虫，需要使用Python的网络库，如 urllib 或 requests。这些库可
转载
2023-05-31 09:24:23
144阅读
## Python爬虫后的数据清洗指南
在数据科学领域，数据清洗是一个至关重要的步骤。通过爬虫获取到的数据可能包含噪声或无效信息，因此，学习如何清洗数据是每一个开发者需要掌握的技能。本文将为你详细介绍如何在Python中实现数据清洗的过程。
### 流程概述
在进行数据清洗之前，我们需要了解整个流程。以下是数据爬取和清洗的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-25 04:19:28
439阅读
# Python爬虫与数据清洗入门指南
在当今数据驱动的时代，网页数据的获取与处理变得愈发重要。这里我将为你详细讲解如何使用Python进行网页数据爬虫以及数据清洗的流程。以下是整个过程的步骤概况：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定目标网站 |
| 2 | 使用爬虫获取数据 |
| 3 | 清洗获取的数据 |
| 4 | 存储清洗
原创
2024-08-03 07:10:13
286阅读
## Spark数据清洗与爬虫
在大数据时代，数据清洗是非常重要的一环。数据清洗可以帮助我们剔除脏数据、处理缺失数据、格式化数据等，以提高数据质量和准确性。而爬虫技术则是获取网络数据的一种重要技术手段。本文将介绍如何使用Spark进行数据清洗，并结合爬虫技术获取网络数据。
### 什么是Spark？
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了高效、强大的数据处理能力。它可以处
原创
2023-08-01 15:38:50
317阅读
日志数据清洗，主要采用spark 的定时任务,清洗出有效数据,并保存到hive数据仓库中存储。常用流程如下：参考：https://gaojianhua.gitbooks.io/bigdata-wiki/content/sparkclean.html
转载
2023-05-31 13:12:58
259阅读
为什么我们要爬取数据 在大数据时代,我们要获取更多数据,就要进行数据的挖掘、分析、筛选,比如当我们做一个项目的时候,需要大量真实的数据的时候,就需要去某些网站进行爬取,有些网站的数据爬取后保存到数据库还不能够直接使用,需要进行清洗、过滤后才能使用,我们知道有些数据是非常珍贵的。今天我们使用Jsoup爬取整个页面数据。什么是Jsoup?jsoup 是一款 Java 的HTML 解析器，可直接解析某个
转载
2023-08-04 12:58:17
33阅读
一：数据挖掘我选用了链家网做数据爬取场所（不得不唠叨一句，这个网站真是为了爬虫而生的，对爬虫特别友好哈哈哈，反扒措施比较少）比如我们爬取贵阳市乌当区的所有房子的房价及其他信息：比如我们爬取第一个房子的价格：115万：接下来我们可以使用复制CSS选择器或者XPath等等来实现获取：下面我们使用复制XPath的方式，修改路径即可（需要一定前端知识）：分别实现详解：1:导入必备库 import requ
转载
2024-08-29 18:13:20
66阅读
实现资源聚合的必要性试着去搜索网络上数据有多少，但是没有明确的结果。但是我们可以明确感受到由于互联网的快速发展，每天新产生的内容也越来越多，这其中我们真正需要的，也就1%或者更少。其余的时间，我们都暴露在各类媒体的“推荐”或者“智能算法”之下。那么如何把属于自己的时间夺回来，又不会“两耳不听窗外事，一心只读圣贤书”呢？一个技术上可实现的路径就是实现数据的清洗与聚合。或许表达不够准确，但目的是相似的
转载
2023-07-20 10:03:13
49阅读
【代码】爬虫文本数据清洗。
原创
2023-03-09 07:43:11
371阅读
第一次数据清洗根据上述截图可以发现，脏数据都包含了xx元/小时以及xx元/天。一般我们IT行业很少以小时或者以天计算工资（如果担心清洗了正确的数据，可以后面再做检验）思路首先寻找合适的Pandas函数清理数据相关的函数有drop()
duplicated()
drop_duplicates()
dropna()我们并不是要去重, 而是要删掉这部分数据 但是在网络上搜索清洗数据, 我
转载
2024-07-04 18:18:29
86阅读
一、前言今天给大家分享的是，Python爬虫里url去重策略及实现。
二、url去重及策略简介1.url去重 从字面上理解，url去重即去除重复的url,在爬虫中就是去除已经爬取过的url,避免重复爬取，既影响爬虫效率，又产生冗余数据。2.url去重策略 从表面上看，url去重策略就是消除url重复的方法，常见的url去重策略有五种，如下：# 1.将访问过的ur保存到数据库中
转载
2023-11-21 15:38:43
104阅读
文章目录数据表中的重复值数据表中的空值数据间的空格大小写转换数据中的异常和极端值更改数据格式更改和规范数据格式数据分组数据分列 数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。实际的工作中确实如此，数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。通常来说，你所获取到的原始数据不能直接用来分析，因为它们会有各种各样的问
转载
2023-09-17 11:42:17
148阅读
