117笔记问答在进行高级Python爬虫的数据预处理时，可以遵循以下步骤：
- 导入所需库：首先，需要导入一些必要的Python库，如Pandas、NumPy和BeautifulSoup等。这些库将帮助您在爬取和处理数据时更加高效。
import pandas as pd import numpy as np from bs4 import BeautifulSoup
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数据提取：使用Python爬虫库（如Scrapy、Requests或BeautifulSoup）从目标网站中提取数据。这些库可以帮助您轻松地抓取HTML页面并解析其中的内容。
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数据清洗：在提取数据后，通常需要进行数据清洗。这包括去除空值、重复值、异常值以及不符合预期的数据。可以使用Pandas库中的函数（如dropna()、drop_duplicates()和replace()）进行数据清洗。
# 去除空值 data = https://www.yisu.com/ask/data.dropna()>
- 数据转换：将提取到的数据转换为适当的格式，以便于后续分析。这可能包括将字符串转换为数字、日期或其他适当的数据类型。可以使用Pandas库中的函数（如astype()）进行数据转换。
# 将字符串转换为数字 data['column_name'] = data['column_name'].astype(int) # 将字符串转换为日期 data['date_column'] = pd.to_datetime(data['date_column'])
- 特征工程：根据需求创建新的特征，这有助于提高模型的性能。这可能包括计算统计量（如平均值、中位数、标准差等）、创建交互项或应用其他时间序列分析技术。
# 计算平均值 data['mean_value'] = data['numeric_column'].mean() # 创建交互项 data['interaction_term'] = data['column1'] * data['column2']
- 数据规范化：为了确保模型不会受到不同量纲和范围的影响，需要对数据进行规范化。可以使用Pandas库中的函数（如fillna()和clip()）或scikit-learn库中的函数（如MinMaxScaler和StandardScaler）进行数据规范化。
# 使用fillna()填充缺失值 data = https://www.yisu.com/ask/data.fillna(method='ffill') # 使用MinMaxScaler进行数据规范化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() data[['numeric_column']] = scaler.fit_transform(data[['numeric_column']])
- 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练模型后对其进行评估。可以使用Pandas库中的函数（如train_test_split()）进行数据划分。
from sklearn.model_selection import train_test_split X = data.drop('target_column', axis=1) y = data['target_column'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)通过以上步骤，您可以对爬取到的数据进行预处理，从而为后续的数据分析和建模做好准备。