Scrapy はどのようにクローラー データをクリーンアップして処理しますか?

クローラ データ処理は、データ収集アプリケーションにおける重要なステップです。 Scrapy は、Web ページから必要な情報を迅速かつ効率的に抽出するのに役立つ人気のある Python クローラー フレームワークです。しかし、私たちがよく直面する問題は、さまざまなノイズやエラーがあり、データの品質が低く、その後の分析や意思決定にデータを使用することが困難であることです。したがって、データ マイニングや機械学習などのタスクを実行する前に、クローラ データをクリーンアップして前処理する必要があります。この記事では、Scrapy がどのようにクローラー データをクリーンアップして処理するかを紹介します。

1. データ クリーニング

データ クリーニングとは、データ処理段階でエラー、不完全なデータ、または無駄なデータを削除して、データをより標準化して信頼性の高いものにすることを指します。以下に、一般的なデータ クリーニング手法をいくつか示します。

1) 重複値を削除します。Scrapy は重複データを検出して削除できます。次のような簡単なコマンドを使用します。

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

dupefilter.RFPDupeFilter.from_settings(settings)

2) 欠落している値を入力します。 Scrapy は、fillna() メソッドを使用して欠損値を埋めることができます。たとえば、欠損値をデータの平均値または中央値に置き換えます:

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

3) 外れ値の検出と除外: Scrapy は、Z スコア法を使用して外れ値を検出および除外できます。 Z スコアは、各観測値とそのサンプル平均の差を計算することによって観測値の分散を測定する標準化方法です。 Z スコアが 3 を超える観測値は外れ値とみなされ、除外する必要があります。

df[df.Zscore < 3]

2. データ変換

データ変換とは、特定のタスクの要件を満たすために、あるフォームから別のフォームにデータを変換することを指します。一般的なデータ変換手法は次のとおりです:

1) 正規化: Scrapy は Min-Max メソッドを使用して、データ値を 0 から 1 までの範囲に変換できます。この変換を使用すると、異なる範囲のデータ値を比較および統合できます。

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

2) 標準化: Scrapy は Z スコア法を使用して、データを平均 0、標準偏差 1 の分布に変換できます。この変換を使用すると、異なるスケールや単位のデータ値を同じスケールに統一することができます。

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

3) 離散化: Scrapy は Pandas.cut() メソッドを使用して、連続データ値を複数の間隔値に離散化できます。この変換を使用して、連続数値変数をカテゴリ変数に変換できます。

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. データ統合

データ統合とは、分析とアプリケーションのために、さまざまなソースと形式のデータ セットを 1 つのデータ セットに結合することを指します。一般的なデータ統合手法の一部を以下に示します。

1) マージ: Scrapy は、Pandas.merge() メソッドを使用して、同じまたは異なる列を持つ 2 つのデータ セットを 1 つのデータ セットにマージできます。この結合を使用すると、さまざまな期間および場所からのデータ セットを 1 つの大きなデータ セットに結合することができます。

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

2) 接続: Scrapy は Pandas.concat() メソッドを使用して、同じまたは異なるインデックスを持つ 2 つのデータセットを 1 つのデータセットに結合できます。この結合を使用すると、同じ期間および場所からのデータセットを結合できます。

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

3) スタッキング: Scrapy は Pandas.stack() メソッドを使用して、一連の列値を一連の行値に変換できます。この変換を使用して、データセットをワイド形式からロング形式に変換できます。

df_stacked = df.stack()

要約すると、Scrapy は、データのクリーニングと処理において高い自由度と柔軟性を備えた強力なクローラー フレームワークです。 Scrapy および Pandas ライブラリを使用するさまざまな方法は、生のクローラー データを効果的にクリーンアップして処理するのに役立ち、それによってデータの品質と信頼性が向上します。

以上がScrapy はどのようにクローラー データをクリーンアップして処理しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。