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在数据分析和爬虫领域，Pandas 是一个功能强大的库，广泛用于数据清洗、处理和存储。结合爬虫技术，Pandas 能有效地处理从网页抓取的表格数据，进行清洗和存储。
关键数据分析
在本案例中，我们将以 贝壳网（www.ke.com） 上的上海二手房信息为例，演示如何使用 Pandas 进行数据清洗和存储。目标是获取楼盘名称、价格等信息，并进行房价分析。
1. 数据采集
首先，我们需要从贝壳网获取上海二手房的楼盘和价格信息。由于贝壳网可能有反爬虫机制，直接请求可能会被封禁。因此，我们需要设置爬虫代理 IP、User-Agent 和 Cookie 来模拟正常用户访问。
import requests
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent# 设置代理 IP（以亿牛云爬虫代理为例 www.16yun.cn）
proxies = {'http': 'http://16YUN:16IP@proxy.16yun.cn:8080',# 以实际代理信息替换'https': 'http://16YUN:16IP@proxy.16yun.cn:8080',# 以实际代理信息替换
}# 设置请求头
ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random,'Cookie': 'your_cookie_here', # 请替换为实际的 Cookie
}# 目标 URL
url = 'https://sh.ke.com/ershoufang/'# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
response.encoding = 'utf-8'# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:print("请求成功")
else:print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
2. 数据解析
贝壳网的二手房信息通常以表格形式呈现。我们可以使用 Pandas 的 read_html 函数直接读取网页中的表格数据。需要注意的是，read_html 需要安装 lxml 库。
# 读取网页中的所有表格
tables = pd.read_html(response.text)# 打印所有表格的数量
print(f"共找到 {len(tables)} 个表格")# 假设我们需要第一个表格
df = tables[0]# 查看前5行数据
print(df.head())
3. 数据清洗
获取到数据后，通常需要进行清洗，如去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。以下是一些常见的数据清洗操作：
# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()# 处理缺失值（例如，填充缺失值）
df = df.fillna('未知')# 转换数据类型（例如，将价格列转换为数值类型）
df['价格'] = pd.to_numeric(df['价格'], errors='coerce')# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()# 重命名列
df = df.rename(columns={'旧列名': '新列名'})# 查看清洗后的数据
print(df.head())
4. 数据存储
清洗后的数据可以存储为 Excel 文件，方便后续分析。Pandas 提供了 to_excel 函数来实现这一功能。
# 存储为 Excel 文件
df.to_excel('shanghai_ershoufang.xlsx', index=False)
代码演变模式可视化
在实际应用中，爬虫代码可能需要多次迭代和优化。以下是代码演变的一个示例流程：
- 初始版本：直接请求网页并解析表格数据。
- 添加代理：为应对反爬虫机制，添加爬虫代理 IP、User-Agent 和 Cookie。
- 数据清洗：去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
- 数据存储：将清洗后的数据存储为 Excel 文件。
每个步骤的代码都在前面的示例中有所体现。
创意点：技术关系图谱
在爬虫项目中，涉及多个技术组件和库。以下是一个简单的技术关系图谱，展示了各个组件之间的关系：
+------------------+ +------------------+ +------------------+
| Requests | <---> | BeautifulSoup | <---> | Pandas |
| (发送请求) | | (解析网页) | | (数据清洗) |
+------------------+ +------------------+ +------------------+| | |v v v
+------------------+ +------------------+ +------------------+
| User-Agent | | Proxy IP | | Excel |
| (伪装身份) | | (代理访问) | | (存储数据) |
+------------------+ +------------------+ +------------------+
在实际项目中，可能还会涉及其他技术，如数据库存储、数据可视化等。根据项目需求，可以扩展和调整技术栈。
总结
结合 Pandas 和爬虫技术，可以高效地获取、清洗和存储网页中的表格数据。通过合理设置爬虫代理、User-Agent 和 Cookie，可以有效应对反爬虫机制。数据清洗是数据分析中至关重要的一步，Pandas 提供了丰富的功能来处理各种数据清洗任务。