Scrapy는 크롤러 데이터를 어떻게 정리하고 처리합니까?

크롤러 데이터 처리는 데이터 수집 애플리케이션에서 중요한 단계입니다. Scrapy는 웹페이지에서 필요한 정보를 빠르고 효율적으로 추출하는 데 도움이 되는 인기 있는 Python 크롤러 프레임워크입니다. 그러나 우리가 자주 직면하는 문제는 다양한 노이즈와 오류가 포함된 데이터의 품질이 좋지 않아 후속 분석 및 의사 결정에 사용하기 어렵다는 것입니다. 따라서 데이터 마이닝 및 기계 학습과 같은 작업을 수행하기 전에 크롤러 데이터를 정리하고 전처리해야 합니다. 이 기사에서는 Scrapy가 크롤러 데이터를 정리하고 처리하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 클리닝

데이터 클리닝이란 데이터 처리 단계에서 오류, 불완전하거나 쓸모 없는 데이터를 제거하여 데이터를 보다 표준화되고 신뢰할 수 있게 만드는 것을 말합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 정리 기술입니다.

1) 중복 값 제거: Scrapy는 중복 데이터를 감지하고 삭제할 수 있으며 다음과 같은 간단한 명령을 사용합니다.

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

dupefilter.RFPDupeFilter.from_settings(settings)

2) 누락된 값 채우기: Scrapy는 fillna() 메서드를 사용할 수 있습니다. 누락된 값을 채우려면 예를 들어 누락된 값을 데이터의 평균 또는 중앙값으로 대체합니다.

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

3) 이상치 감지 및 제외: Scrapy는 Z-점수 방법을 사용하여 이상치를 감지하고 제외할 수 있습니다. Z-점수는 각 관측치와 해당 표본 평균 간의 차이를 계산하여 관측치의 분산을 측정하는 표준화 방법입니다. Z-점수가 3을 초과하는 관측치는 이상값으로 간주될 수 있으므로 제외해야 합니다.

df[df.Zscore < 3]

2. 데이터 변환

데이터 변환은 특정 작업의 요구 사항을 충족하기 위해 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 것을 의미합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 변환 기술입니다.

1) 정규화: Scrapy는 Min-Max 방법을 사용하여 데이터 값을 0과 1 사이의 범위로 변환할 수 있습니다. 이 변환을 사용하면 다양한 범위의 데이터 값을 비교하고 통합할 수 있습니다.

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

2) 표준화: Scrapy는 Z-점수 방법을 사용하여 데이터를 평균이 0이고 표준 편차가 1인 분포로 변환할 수 있습니다. 이 변환을 사용하면 서로 다른 규모와 단위의 데이터 값을 동일한 규모로 통합할 수 있습니다.

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

3) 이산화: Scrapy는 Pandas.cut() 메서드를 사용하여 연속 데이터 값을 여러 간격 값으로 이산화할 수 있습니다. 이 변환은 연속 숫자 변수를 범주형 변수로 변환하는 데 사용할 수 있습니다.

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. 데이터 통합

데이터 통합은 분석 및 적용을 위해 다양한 소스와 형식의 데이터 세트를 하나의 데이터 세트로 결합하는 것을 의미합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 통합 ​​기술입니다.

1) 병합: Scrapy는 Pandas.merge() 메서드를 사용하여 동일하거나 다른 열을 가진 두 개의 데이터 세트를 하나의 데이터 세트로 병합할 수 있습니다. 이러한 병합을 사용하면 다양한 기간과 위치의 데이터 세트를 하나의 대규모 데이터 세트로 결합할 수 있습니다.

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

2) 연결: Scrapy는 Pandas.concat() 메서드를 사용하여 동일하거나 다른 인덱스를 가진 두 개의 데이터 세트를 하나의 데이터 세트로 연결할 수 있습니다. 이 연결은 동일한 기간과 위치의 데이터세트를 함께 결합하는 데 사용할 수 있습니다.

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

3) 스태킹: Scrapy는 Pandas.stack() 메서드를 사용하여 일련의 열 값을 행 값 세트로 변환할 수 있습니다. 이 변환은 데이터세트를 와이드 형식에서 긴 형식으로 변환하는 데 사용할 수 있습니다.

df_stacked = df.stack()

요약하자면 Scrapy는 데이터 정리 및 처리에 있어 높은 수준의 자유도와 유연성을 갖춘 강력한 크롤러 프레임워크입니다. Scrapy 및 Pandas 라이브러리를 사용하는 다양한 방법을 사용하면 원시 크롤러 데이터를 효과적으로 정리하고 처리하여 데이터 품질과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Scrapy는 크롤러 데이터를 어떻게 정리하고 처리합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!