python動態爬蟲怎樣進行數據清洗

在Python中進行動態網頁爬蟲和數據清洗的過程，通常涉及以下步驟：

1. 發送請求：使用requests庫發送HTTP請求獲取網頁內容。
2. 解析網頁：使用BeautifulSoup或lxml等庫解析HTML內容，提取所需數據。
3. 執行JavaScript：對于動態生成的內容，可以使用Selenium或Pyppeteer等工具來模擬瀏覽器行為，執行JavaScript并獲取渲染后的頁面內容。
4. 數據清洗：使用Python的內置數據結構（如列表、字典、正則表達式等）或第三方庫（如pandas、numpy等）進行數據清洗和預處理。

以下是一個簡單的示例，展示如何使用requests、BeautifulSoup和pandas進行動態網頁爬蟲和數據清洗：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 發送請求
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)

# 檢查請求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析網頁內容
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    
    # 提取數據
    table = soup.find('table', {'class': 'data-table'})
    rows = table.find_all('tr')
    
    # 數據清洗
    data = []
    for row in rows[1:]:  # 跳過表頭
        cols = row.find_all('td')
        cols = [ele.text.strip() for ele in cols]  # 去除空白字符
        data.append([ele for ele in cols if ele])  # 去除空值
    
    # 將數據轉換為DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 進一步清洗（例如，轉換數據類型、處理缺失值等）
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 轉換日期格式
    df.dropna(inplace=True)  # 刪除缺失值
    
    # 輸出結果
    print(df)
else:
    print(f'請求失敗，狀態碼：{response.status_code}')

在這個示例中，我們首先使用requests庫發送HTTP請求獲取網頁內容，然后使用BeautifulSoup解析HTML并提取表格數據。接著，我們進行數據清洗，包括去除空白字符、刪除空值和轉換數據類型等。最后，我們將清洗后的數據轉換為pandas的DataFrame對象，以便進行進一步的數據分析和處理。