Comment Scrapy nettoie-t-il et traite-t-il les données des robots ?

Le traitement des données Crawler est une étape cruciale dans les applications de collecte de données. Scrapy est un framework d'exploration Python populaire qui peut nous aider à extraire rapidement et efficacement les informations requises des pages Web. Cependant, un problème auquel nous sommes souvent confrontés est la mauvaise qualité des données, avec divers bruits et erreurs, ce qui rend difficile leur utilisation pour une analyse et une prise de décision ultérieures. Par conséquent, les données des robots doivent être nettoyées et prétraitées avant d'effectuer des tâches telles que l'exploration de données et l'apprentissage automatique. Cet article présentera comment Scrapy nettoie et traite les données du robot.

1. Nettoyage des données

Le nettoyage des données fait référence à la suppression des erreurs, des données incomplètes ou inutiles lors de la phase de traitement des données afin de rendre les données plus standardisées et plus fiables. . Voici quelques techniques courantes de nettoyage des données :

1) Supprimer les valeurs en double : Scrapy peut détecter et supprimer les données en double à l'aide de commandes simples comme suit :

from scrapy.utils import dupefilter
from scrapy.dupefilters import RFPDupeFilter

dupefilter.RFPDupeFilter.from_settings(settings)

2) Remplissage des valeurs manquantes : Scrapy peut utiliser la méthode fillna() pour remplir les valeurs manquantes. Par exemple, remplacez les valeurs manquantes par la moyenne ou la médiane des données :

df.fillna(df.mean())
df.fillna(df.median())

3) Détection et exclusion des valeurs aberrantes : Scrapy peut utiliser la méthode Z-score pour détecter et exclure les valeurs aberrantes. Le score Z est une méthode de standardisation qui mesure la dispersion des observations en calculant la différence entre chaque observation et la moyenne de son échantillon. Les observations avec un score Z supérieur à 3 peuvent être considérées comme des valeurs aberrantes et doivent être exclues.

df[df.Zscore < 3]

2. Transformation des données

La transformation des données fait référence à la conversion de données d'un formulaire à un autre pour répondre aux exigences d'une tâche spécifique. Voici quelques techniques courantes de transformation de données :

1) Normalisation : Scrapy peut utiliser la méthode Min-Max pour transformer les valeurs des données dans une plage comprise entre 0 et 1. Cette transformation peut être utilisée pour comparer et unifier les valeurs des données dans différentes plages.

df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

2) Standardisation : Scrapy peut utiliser la méthode Z-score pour transformer les données en une distribution avec une moyenne de 0 et un écart type de 1. Cette transformation peut être utilisée pour unifier les valeurs de données de différentes échelles et unités à la même échelle.

df_stand = (df - df.mean()) / df.std()

3) Discrétisation : Scrapy peut utiliser la méthode Pandas.cut() pour discrétiser les valeurs de données continues en plusieurs valeurs d'intervalle. Cette transformation peut être utilisée pour convertir des variables numériques continues en variables catégorielles.

df['bins'] = pd.cut(df['formattime'], bins=[0,4,8,12,16,20,24], labels=['0-4', '4-8', '8-12', '12-16', '16-20', '20-24'])

3. Intégration des données

L'intégration des données fait référence à la combinaison d'ensembles de données provenant de différentes sources et formats en un seul ensemble de données pour l'analyse et l'application. Voici quelques techniques courantes d'intégration de données :

1) Fusion : Scrapy peut utiliser la méthode Pandas.merge() pour fusionner deux ensembles de données avec des colonnes identiques ou différentes en un seul ensemble de données. Cette fusion peut être utilisée pour combiner des ensembles de données de différentes périodes et emplacements en un seul grand ensemble de données.

df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id')

2) Concaténation : Scrapy peut utiliser la méthode Pandas.concat() pour concaténer deux ensembles de données avec des index identiques ou différents en un seul ensemble de données. Cette jointure peut être utilisée pour joindre des ensembles de données de la même période et du même emplacement.

df_concat=pd.concat([df1,df2])

3) Empilage : Scrapy peut utiliser la méthode Pandas.stack() pour convertir un ensemble de valeurs de colonne en un ensemble de valeurs de ligne. Cette transformation peut être utilisée pour convertir un ensemble de données du format large au format long.

df_stacked = df.stack()

Pour résumer, Scrapy est un puissant framework d'exploration qui offre un haut degré de liberté et de flexibilité dans le nettoyage et le traitement des données. Diverses méthodes utilisant les bibliothèques Scrapy et Pandas peuvent nous aider à nettoyer et à traiter efficacement les données brutes des robots, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!