python爬蟲網頁怎樣進行數據清洗

在Python中進行網頁爬取和數據清洗的過程通常包括以下步驟：

1. 導入所需庫：首先，您需要導入一些Python庫來幫助您完成爬蟲和數據清洗的任務。常用的庫有requests（用于發送HTTP請求）、BeautifulSoup（用于解析HTML內容）和pandas（用于數據處理）。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. 發送HTTP請求：使用requests.get()方法從目標網址獲取HTML內容。

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

3. 解析HTML內容：使用BeautifulSoup庫解析獲取到的HTML內容，并提取所需的數據。

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
data = soup.find_all('div', class_='item')  # 根據實際情況修改選擇器

4. 數據清洗：對提取到的數據進行清洗，包括去除空值、重復值、格式轉換等。

# 去除空值
cleaned_data = [item for item in data if item.text.strip()]

# 去除重復值
unique_data = list(set(cleaned_data))

# 格式轉換
def convert_to_int(value):
    try:
        return int(value.text.strip())
    except ValueError:
        return None

int_data = [convert_to_int(item) for item in unique_data]

5. 將清洗后的數據存儲到文件或數據庫中：

# 存儲到CSV文件
df = pd.DataFrame(int_data, columns=['Value'])
df.to_csv('output.csv', index=False)

# 存儲到數據庫（以SQLite為例）
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)
conn.close()

以上是一個簡單的示例，實際爬蟲和數據清洗過程可能會更復雜。您需要根據目標網站的結構和所需數據進行調整。