python爬虫网页怎样进行数据清洗

在Python中进行网页爬取和数据清洗的过程通常包括以下步骤：

1. 导入所需库：首先，您需要导入一些Python库来帮助您完成爬虫和数据清洗的任务。常用的库有requests（用于发送HTTP请求）、BeautifulSoup（用于解析HTML内容）和pandas（用于数据处理）。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. 发送HTTP请求：使用requests.get()方法从目标网址获取HTML内容。

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

3. 解析HTML内容：使用BeautifulSoup库解析获取到的HTML内容，并提取所需的数据。

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
data = soup.find_all('div', class_='item')  # 根据实际情况修改选择器

4. 数据清洗：对提取到的数据进行清洗，包括去除空值、重复值、格式转换等。

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

# 去除重复值
unique_data = list(set(cleaned_data))

# 格式转换
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. 将清洗后的数据存储到文件或数据库中：

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

# 存储到数据库（以SQLite为例）
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)
conn.close()

以上是一个简单的示例，实际爬虫和数据清洗过程可能会更复杂。您需要根据目标网站的结构和所需数据进行调整。