python json爬蟲如何進行數據清洗

在Python中，使用json庫進行數據爬取后，通常需要對數據進行清洗。數據清洗是提取有用信息、處理缺失值、去除重復數據和轉換數據格式的過程。以下是一些建議的步驟：

1. 導入所需庫：

import json
import pandas as pd

2. 讀取JSON文件：

with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = json.load(file)

3. 將JSON數據轉換為Pandas DataFrame：

df = pd.json_normalize(data)

4. 查看數據結構和內容，確定需要清洗的列：

print(df.head())

5. 數據清洗操作：

   • 處理缺失值：

     df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)  # 刪除指定列中存在缺失值的行
     df['column_name'].fillna('default_value', inplace=True)  # 用默認值填充指定列的缺失值
     

   • 去除重復數據：

     df.drop_duplicates(inplace=True)
     

   • 轉換數據類型：

     df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')  # 將指定列轉換為數值類型，無法轉換的值將被設置為NaN
     

   • 重命名列：

     df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True)
     

   • 篩選數據：

     filtered_data = df[df['column_name'] > value]  # 篩選指定列值大于某個閾值的行
     

   • 應用自定義函數進行清洗：

     def custom_cleaning(row):
         # 對單行數據進行清洗操作
         row['column_name'] = row['column_name'].strip()  # 去除空格
         return row
     
     df = df.apply(custom_cleaning, axis=1)
     

6. 保存清洗后的數據：

df.to_json('cleaned_data.json', orient='records', lines=True, force_ascii=False)

以上步驟僅供參考，具體的數據清洗方法取決于你的需求和JSON數據結構。在實際應用中，你可能需要根據實際情況調整這些步驟。