Pipeline zur Datenbereinigung: Pandas Missing Value Processing in Aktion

Wenn ein Crawler auf Datenverstümmelung stößt, ist Ihr Reinigungsprozess dann hart genug?

Die Brüder, die sich mit der Datenerhebung beschäftigen, wissen, dass bei der harten Arbeit des Herunterkletterns der Daten oft Arme und Beine fehlen. So wie wir in den Supermarkt gehen, um bestimmte Waren zu kaufen, gibt es immer ein paar leere Stellen in den Regalen, die besonders ins Auge fallen. Wenn Sie zu diesem Zeitpunkt nicht mit fehlenden Werten umgehen, kann eine spätere Analyse Sie definitiv an Ihrem Leben zweifeln lassen. Heute werden wir plaudern, wie man Pandas verwenden, um die Daten zu patchen, durch die Art und Weise, sagte der Proxy-IP in dieser Angelegenheit in den Beginn der wunderbaren Nutzung.

Der verborgene Killer der Datenbereinigung

Zunächst einmal ein Wort der Warnung an die Jungs:Löschen Sie nicht einfach Daten, wenn es um fehlende Werte geht.! Vor allem beim Sammeln mit Proxy-IP, eine Menge fehlender ist eigentlich die Website Anti-Climbing-Mechanismus bei der Arbeit. Letzte Woche ein Kumpel Feedback, kletterte er eine E-Commerce-Plattform, das Preisfeld 30% sind leer, und später fand heraus, dass es durch die Frequenzgrenze ausgelöst wurde. Zu diesem Zeitpunkt, wenn Sie direkt die Daten zu löschen, ist es gleichbedeutend mit weißen Arbeit.

Ein häufiges Fallstrick-Szenario im wirklichen Leben:

Drei wichtige Tipps für das Patchen Ihrer Daten

Hier wird empfohlen, ipipgo's Proxy-Pool mit der Verarbeitung zu verwenden, deren HeimatIP-Rotation auf StadtebeneSie eignet sich besonders für die Ersetzung fehlender Daten. Dies geschieht in drei Schritten:

1. verdächtige Daten markieren: fehlende Bereiche mit df.loc einkreisen, Zeitstempel erfassen und IPs aufzeichnen
2) Intelligente Auffüllstrategie: numerische Typen werden mit dem Mittelwert von 5% vor und nach der Auffüllung gefüllt, und Kategorietypen werden direkt als "wiederzugewinnen" gekennzeichnet.
3. sekundäre Sammlung Überprüfung: ändern ip ipgo anderen geographischen IP erneut anfordern, zu vermeiden, gesperrt werden

 Ein Beispiel aus der Praxis
import pandas as pd
from ipipgo import ProxyPool Hier greifen wir auf das ipipgo SDK zu.

proxy = ProxyPool(Schlüssel='Ihr Schlüssel')
problem_data = df[df['preis'].isna()]

for index, row in problem_data.iterrows()::
    new_proxy = proxy.get(city='Shanghai') Automatischer Wechsel des Stadtknotens
     Code zum erneuten Auslösen der Anfrage...

Proxy IPs Anti-Rollover-Leitfaden

Jeder, der ipipgo schon einmal benutzt hat, weiß, dass es eineAbnormaler Verkehr Meltdown-Mechanismus. Es ist besonders nützlich bei der Datenbereinigung, wenn eine IP kontinuierlich fehlende Alarme auslöst, wird das System automatisch auf die alternative Linie geschnitten. Hier, um Ihnen einen kleinen Trick zu lehren: die fehlenden Datensätze der geografischen Lage Informationen und Proxy-IP gehört zu tun, Korrelationsanalyse, kann schnell die Zielseite der geografischen Sperrung Strategie zu finden.

Bei der Unterstützung von Kunden im Umgang mit Reiseplattendaten wurde beispielsweise festgestellt, dass bei der Verwendung von Shenzhen IP zur Erfassung von Hotelpreisen eine Fehlrate von 40% auftrat. Nach der Umstellung auf den Kunming-Knoten von ipipgo wurde die Fehlrate direkt auf 5% oder weniger reduziert. Diese Art von praktischer Erfahrung, lesen Sie einfach das Dokument kann nicht lernen.

Häufig gestellte Fragen QA

F: Warum sind die Daten nach dem Füllen mit fillna() unübersichtlicher?
A: 80% des Datentyps wird nicht unterschieden, das Textfeld wird nicht mit einem Mittelwert gefüllt! Es wird empfohlen, zunächst mit df.dtypes den Typ zu prüfen und dann mit dem Proxy IP die Schlüsselfelder neu zu erfassen.

F: Was ist eine vernünftige Einstellung für gleichzeitige Anfragen für ipipgo?
A: Nach dem tatsächlichen Test sind 5-10 Threads für gewöhnliche Websites mit ihrem intelligenten Router gerade genug. Wenn Sie Amazon und andere streng regulierte Websites sammeln, wird empfohlen, sie innerhalb von 3 Threads zu kontrollieren und ihreWohnungsvermittlerDie Leitung ist stabiler.

F: Wie überprüfen Sie die Zuverlässigkeit der verarbeiteten Daten?
A: Es wird empfohlen, die Methode der Vergleichsüberprüfung zu verwenden: Erfassen Sie dieselbe Datenmenge mit Proxy-IPs in verschiedenen Regionen und führen Sie eine Kreuzüberprüfung der drei Ergebnissätze durch. ipipgo unterstützt die gleichzeitige Erfassung von IP-Ressourcen im Norden und Süden des Landes, was sich für diese Art von Überprüfungsszenario besonders eignet.

Die letzte Regel des Überlebens

Denken Sie daran, dass die Datenbereinigung keine einmalige Angelegenheit ist. Vor allem wenn Sie einen Crawler für die kontinuierliche Sammlung verwenden, ist es empfehlenswert, ipipgo's tägliche24 Stunden dynamische IP-PaketeFühren Sie eine schrittweise Bereinigung durch. Wenn Sie auf hartnäckige fehlende Daten stoßen, kämpfen Sie nicht auf Leben und Tod, sondern wechseln Sie das IP-Segment und kämpfen Sie erneut. Schließlich ist auf dem Schlachtfeld der Daten das lange Überleben die wahre Kunst.