Bagaimanakah Scrapy membersihkan dan memproses data perangkak?

Pemprosesan data crawler ialah langkah penting dalam aplikasi pengumpulan data. Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python yang popular yang boleh membantu kami mengekstrak maklumat yang diperlukan daripada halaman web dengan cepat dan cekap. Walau bagaimanapun, masalah yang sering kami hadapi ialah data tersebut tidak berkualiti, dengan pelbagai bunyi dan ralat, yang menjadikannya sukar untuk digunakan untuk analisis dan membuat keputusan seterusnya. Oleh itu, data perangkak mesti dibersihkan dan dipraproses sebelum melaksanakan tugas seperti perlombongan data dan pembelajaran mesin. Artikel ini akan memperkenalkan cara Scrapy membersihkan dan memproses data perangkak.

1. Pembersihan Data

Pembersihan data merujuk kepada mengalih keluar ralat, data tidak lengkap atau tidak berguna dalam peringkat pemprosesan data untuk menjadikan data lebih piawai dan boleh dipercayai. Berikut ialah beberapa teknik pembersihan data biasa:

1) Alih keluar nilai pendua: Scrapy boleh mengesan dan memadam data pendua, gunakan arahan mudah seperti berikut:

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

dupefilter.RFPDupeFilter.from_settings(settings)

2) Isikan nilai yang tiada: Scrapy boleh Gunakan kaedah fillna() untuk mengisi nilai yang hilang. Contohnya, gantikan nilai yang hilang dengan min atau median data:

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

3) Pengesanan dan pengecualian outlier: Scrapy boleh menggunakan kaedah skor Z untuk mengesan dan mengecualikan outlier. Skor Z ialah kaedah penyeragaman yang mengukur serakan cerapan dengan mengira perbezaan antara setiap cerapan dan min sampelnya. Pemerhatian dengan skor Z melebihi 3 boleh dianggap sebagai outlier dan harus dikecualikan.

df[df.Zscore < 3]

2. Transformasi Data

Transformasi data merujuk kepada penukaran data dari satu bentuk ke bentuk yang lain untuk memenuhi keperluan tugas tertentu. Berikut ialah beberapa teknik penukaran data biasa:

1) Normalisasi: Scrapy boleh menggunakan kaedah Min-Max untuk menukar nilai data ke dalam julat antara 0 dan 1. Transformasi ini boleh digunakan untuk membandingkan dan menyatukan nilai data dalam julat yang berbeza.

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

2) Penyeragaman: Scrapy boleh menggunakan kaedah skor Z untuk mengubah data menjadi taburan dengan min 0 dan sisihan piawai 1. Transformasi ini boleh digunakan untuk menyatukan nilai data skala dan unit yang berbeza kepada skala yang sama.

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

3) Diskretisasi: Scrapy boleh menggunakan kaedah Pandas.cut() untuk mendiskrisikan nilai data berterusan ke dalam beberapa nilai selang. Transformasi ini boleh digunakan untuk menukar pembolehubah berangka berterusan kepada pembolehubah kategori.

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. Penyepaduan data

Penyepaduan data merujuk kepada menggabungkan set data daripada sumber dan format yang berbeza ke dalam satu set data untuk analisis dan aplikasi. Berikut ialah beberapa teknik penyepaduan data biasa:

1) Gabung: Scrapy boleh menggunakan kaedah Pandas.merge() untuk menggabungkan dua set data dengan lajur yang sama atau berbeza ke dalam satu set data. Penggabungan ini boleh digunakan untuk menggabungkan set data dari tempoh masa dan lokasi yang berbeza ke dalam satu set data yang besar.

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

2) Penggabungan: Scrapy boleh menggunakan kaedah Pandas.concat() untuk menggabungkan dua set data dengan indeks yang sama atau berbeza ke dalam satu set data. Gabungan ini boleh digunakan untuk menyertai set data dari tempoh masa dan lokasi yang sama bersama-sama.

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

3) Penimbunan: Scrapy boleh menggunakan kaedah Pandas.stack() untuk menukar satu set nilai lajur kepada satu set nilai baris. Transformasi ini boleh digunakan untuk menukar set data daripada format lebar kepada format panjang.

df_stacked = df.stack()

Ringkasnya, Scrapy ialah rangka kerja perangkak yang berkuasa yang mempunyai tahap kebebasan dan fleksibiliti yang tinggi dalam pembersihan dan pemprosesan data. Pelbagai kaedah menggunakan perpustakaan Scrapy dan Pandas boleh membantu kami membersihkan dan memproses data perangkak mentah dengan berkesan, sekali gus meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Scrapy membersihkan dan memproses data perangkak?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!