Python对拉钩网爬取的数据进行数据清洗②

文件地址 Github：https://github.com/why19970628/Python_Crawler/tree/master/LaGou

脏数据

脏数据可以理解为带有不整洁程度的原始数据。原始数据的整洁程度由数据采集质量所决定。 脏数据的表现形式五花八门，如若数据采集质量不过关，拿到的原始数据内容只有更差没有最差。 脏数据的表现形式包括：
数据串行，尤其是长文本情形下
数值变量种混有文本/格式混乱
各种符号乱入
数据记录错误
大段缺失（某种意义上不算脏数据）
数据采集完后拿到的原始数据到建模前的数据 ———— there is a long way to go. 从数据分析的角度上来讲，这个中间处理脏数据的数据预处理和清洗过程几乎占到了我们全部机器学习项目的60%-70%的时间。
总体而言就是 原始数据 -> 基础数据预处理/清洗 -> 探索性数据分析 -> 统计绘图/数据可视化 -> 特征工程

数据清洗与预处理基本方向

数据预处理没有特别固定的套路
数据预处理的困难程度与原始数据脏的程度而定
原始数据越脏，数据预处理工作越艰辛
数据预处理大的套路没有，小的套路一大堆
机器学习的数据预处理基于pandas来做
缺失值处理
小文本和字符串数据处理
法无定法，融会贯通

缺失值处理方法
删除:超过70%以上的缺失
填充

数据分析与成图网址

https://blog.csdn.net/weixin_43746433/article/details/94500669

招聘数据的清洗过程

一.读取数据

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
data1 = pd.read_csv('./data_analysis.csv', encoding='gbk')
data2 = pd.read_csv('./machine_learning.csv', encoding='gbk')
data3 = pd.read_csv('./data_mining.csv', encoding='gbk')
data4 = pd.read_csv('./deep_learning.csv', encoding='gbk')
data = pd.concat((pd.concat((pd.concat((data1, data2)), data3)), data4)).reset_index(drop=True)
data.shape

data.head()

data.info()

二.清洗数据

2.1将数据中address缺失值改为未知，并去除中括号’[]’

data['address'] = data['address'].fillna("['未知']")
data['address'][:5]

for i, j in enumerate(data['address']):
    j = j.replace('[', '').replace(']', '')
    data['address'][i] = j
data['address'][:5]

2.2将数据中industryLables去除中括号

for i, j in enumerate(data['industryLables']):
    j = j.replace('[', '').replace(']', '')
    data['industryLables'][i] = j
    
data['industryLables'][:10]

2.3去除label中的’[]’

for i, j in enumerate(data['label']):
    j = j.replace('[', '').replace(']', '')
    data['label'][i] = j
    
data['label'][:10]

2.4填充缺失值并去除异常字符

data['position_detail'] = data['position_detail'].fillna('未知')
for i, j in enumerate(data['position_detail']):
    j = j.replace('\r', '').replace('?','')
    data['position_detail'][i] = j
print(data['position_detail'][:3])

2.5取薪水平均值

for i, j in enumerate(data['salary']):
    j = j.replace('k', '').replace('K', '').replace('以上', '-0')
    j1 = int(j.split('-')[0])
    j2 = int(j.split('-')[1])
    j3 = 1/2 * (j1+j2)
    data['salary'][i] = j3*1000
data['salary'].head(10)  

2.6 统一position_name名称

for i, j in enumerate(data['position_name']):
    if '数据分析' in j:
        j = '数据分析师'
    if '数据挖掘' in j:
        j = '数据挖掘工程师'
    if '机器学习' in j:
        j = '机器学习工程师'
    if '深度学习' in j:
        j = '深度学习工程师'
    data['position_name'][i] = j
data['position_name'][:5]

data.head()

三 数据清洗模块化

import numpy as np
import pandas as pd
import string
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

class data_clean(object):
    def __init__(self):
        pass
    
    def get_data(self):
        data1 = pd.read_csv('./data_analysis.csv', encoding='gbk')
        data2 = pd.read_csv('./machine_learning.csv', encoding='gbk')
        data3 = pd.read_csv('./data_mining.csv', encoding='gbk')
        data4 = pd.read_csv('./deep_learning.csv', encoding='gbk')

        data = pd.concat((pd.concat((pd.concat((data1, data2)), data3)), data4)).reset_index(drop=True)
        return data

    def clean_operation(self):
        data = self.get_data()
        data['address'] = data['address'].fillna("['未知']")
        for i, j in enumerate(data['address']):
            j = j.replace('[', '').replace(']', '')
            data['address'][i] = j
            
        for i, j in enumerate(data['salary']):
            j = j.replace('k', '').replace('K', '').replace('以上', '-0')
            j1 = int(j.split('-')[0])
            j2 = int(j.split('-')[1])
            j3 = 1/2 * (j1+j2)
            data['salary'][i] = j3*1000
            
        for i, j in enumerate(data['industryLables']):
            j = j.replace('[', '').replace(']', '')
            data['industryLables'][i] = j
            
        for i, j in enumerate(data['label']):
            j = j.replace('[', '').replace(']', '')
            data['label'][i] = j
         
        data['position_detail'] = data['position_detail'].fillna('未知')
        for i, j in enumerate(data['position_detail']):
            j = j.replace('\r', '')
            data['position_detail'][i] = j
            
        return data
    
    
opt = data_clean()
data = opt.clean_operation()
data.head()

四.保存数据

data.to_csv('data_cleaned.csv')

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数据分析与成图网址

https://blog.csdn.net/weixin_43746433/article/details/94500669