Proceso de limpieza de datos: Procesamiento de valores perdidos de Pandas en acción

Cuando un rastreador se encuentra con una mutilación de datos, ¿es su proceso de limpieza lo suficientemente riguroso?

Los hermanos que se dedican a la recopilación de datos comprenden que en el duro trabajo de bajar los datos a menudo faltan brazos y piernas. Igual que cuando vamos al supermercado a comprar productos especiales, siempre hay algunos espacios vacíos en las estanterías especialmente llamativos. En este momento, si usted no va a hacer frente a los valores que faltan, el análisis posterior sin duda puede hacerle dudar de su vida. Hoy vamos a charlar sobre cómo utilizar Pandas para parchear los datos, por cierto, dijo que el proxy IP en esta materia en el comienzo del uso maravilloso.

El asesino oculto de la limpieza de datos

En primer lugar, una advertencia a los chicos:No se limite a borrar los datos cuando se trate de valores perdidos.¡! Especialmente cuando se recoge con IP proxy, una gran cantidad de desaparecidos es en realidad el mecanismo anti-escalada sitio en el trabajo. La semana pasada una retroalimentación amigo, subió una plataforma de comercio electrónico, el campo de precio 30% están vacíos, y más tarde se enteró de que fue provocada por el límite de frecuencia. En este momento, si elimina directamente los datos, es equivalente al trabajo en blanco.

Un escollo habitual en la vida real:

Tres consejos para parchear sus datos

Aquí se recomienda utilizar la piscina de proxy de ipipgo con el procesamiento, su casaRotación de IP por ciudadesEs especialmente adecuado para sustituir los datos que faltan. Esto se hace en tres pasos:

1. Marcar los datos sospechosos: rodear las zonas que faltan con df.loc, registrar las marcas de tiempo y capturar las IP.
2. Estrategia de relleno inteligente: los tipos numéricos se rellenan con el valor medio de 5% antes y después, y los tipos de categoría se etiquetan directamente como "a recuperar".
3. Verificación de recogida secundaria: cambiar ip ipgo geográfica diferente IP re-request, evitar ser prohibido

 Un ejemplo real
import pandas como pd
from ipipgo import ProxyPool Aquí accedemos al SDK de ipipgo.

proxy = ProxyPool(clave='tu clave')
datos_problema = df[df['precio'].isna()]

for index, row in datos_problema.iterrows()::
    new_proxy = proxy.get(city='Shanghai') Cambiar automáticamente el nodo de ciudad
     Código para reiniciar la petición...

Guía Anti-Rollover de Proxy IP

Cualquiera que haya utilizado ipipgo sabe que tienen unMecanismo de fusión de tráfico anómalo. Es especialmente útil en la limpieza de datos, cuando una IP dispara continuamente alertas que faltan, el sistema cortará automáticamente a la línea alternativa. Aquí para enseñarle un pequeño truco: los registros que faltan de información de ubicación geográfica, y proxy IP perteneciente al lugar para hacer análisis de correlación, puede localizar rápidamente la estrategia de bloqueo geográfico del sitio de destino.

Por ejemplo, al ayudar a los clientes a tratar con los datos de la plataforma de viajes recientemente, se encontró que el uso de Shenzhen IP para recoger los precios del hotel, la tasa de falta era tan alta como 40%. Después de cambiar al nodo de Kunming de ipipgo, la tasa de falta se redujo directamente a 5% o menos. Este tipo de experiencia práctica, sólo leer el documento no puede aprender.

Preguntas frecuentes QA

P: ¿Por qué los datos están más desordenados después de rellenarlos con fillna()?
R: El 80% del tipo de datos no está diferenciado, ¡el campo de texto no se rellena con el valor medio! Se recomienda utilizar df.dtypes para comprobar primero el tipo, y luego con el proxy IP volver a capturar los campos clave.

P: ¿Cuál es una configuración razonable para las solicitudes concurrentes de ipipgo?
R: De acuerdo con la prueba real, 5-10 hilos para sitios web ordinarios son suficientes con su enrutamiento inteligente. Si usted está recogiendo Amazon y otros sitios web estrictamente regulados, se recomienda controlar dentro de 3 hilos y utilizar su...Agente residencialLa línea es más estable.

P: ¿Cómo se verifica la fiabilidad de los datos procesados?
R: Se recomienda utilizar el método de verificación por comparación: recopilar el mismo lote de datos con IP proxy en diferentes regiones y realizar una verificación cruzada de los tres conjuntos de resultados. ipipgo admite la adquisición simultánea de recursos de IP en el norte y el sur del país, lo que resulta especialmente adecuado para este tipo de escenario de verificación.

La última regla de supervivencia

Recuerde que la limpieza de datos no se realiza una sola vez. Especialmente si está utilizando un crawler para la recolección continua, se recomienda utilizar el programa diario de ipipgoPaquetes IP dinámicos 24 horasHaga una limpieza incremental. Cuando te encuentres con un tipo obstinado de datos perdidos, no luches a muerte, cambia el segmento IP y vuelve a luchar. Después de todo, en el campo de batalla de los datos, vivir mucho es la verdadera habilidad.