Pipeline de nettoyage de données : Pandas Missing Value Processing en action

Lorsqu'un crawler est confronté à une mutilation des données, votre processus de nettoyage est-il suffisamment rigoureux ?

Les confrères engagés dans la collecte de données savent que le dur labeur qui consiste à descendre les données est souvent dépourvu de bras et de jambes. Tout comme nous allons au supermarché pour acheter des produits spéciaux, il y a toujours quelques espaces vides sur les étagères qui attirent particulièrement l'attention. À ce moment-là, si vous ne traitez pas les valeurs manquantes, l'analyse ultérieure peut définitivement vous faire douter de votre vie. Aujourd'hui, nous allons discuter de la façon d'utiliser Pandas pour patcher les données, d'ailleurs, dit le proxy IP dans cette question au début de l'utilisation merveilleuse.

Le tueur caché du nettoyage des données

Tout d'abord, un mot d'avertissement pour les gars :Ne vous contentez pas de supprimer des données lorsque vous traitez des valeurs manquantes.! En particulier lors de la collecte avec une IP proxy, beaucoup de manques sont en fait un mécanisme d'anti-escalade de site web à l'œuvre. La semaine dernière, un ami m'a dit qu'il avait escaladé une plateforme de commerce électronique et que le champ de prix 30% était vide, et il a découvert plus tard que cela avait été déclenché par la limite de fréquence. À l'heure actuelle, si vous supprimez directement les données, cela équivaut à du travail à blanc.

Il s'agit là d'un scénario catastrophe courant dans la vie réelle :

Trois conseils pour patcher vos données

Il est recommandé d'utiliser le pool de proxy d'ipipgo avec le traitement, leur maisonRotation des adresses IP au niveau de la villeIl est particulièrement adapté au remplacement des données manquantes. Cette opération s'effectue en trois étapes :

1. signaler les données suspectes : encercler les zones manquantes avec df.loc, enregistrer les horodatages et capturer les adresses IP
2) Stratégie de remblayage intelligente : les types numériques sont remplis avec la valeur moyenne de 5% avant et après, et les types de catégorie sont directement étiquetés "à récupérer".
3. vérification de la collecte secondaire : changement d'IP ipgo, nouvelle demande d'IP géographique différente, pour éviter d'être banni

 Un exemple concret
import pandas as pd
from ipipgo import ProxyPool Nous accédons ici au SDK d'ipipgo.

proxy = ProxyPool(key='votre clé')
problem_data = df[df['price'].isna()]

for index, row in problem_data.iterrows(): :
    new_proxy = proxy.get(city='Shanghai') Changement automatique de nœud de ville
     Code pour ré-initier la requête...

Guide anti-renversement de Proxy IP

Tous ceux qui ont utilisé ipipgo savent qu'il dispose d'uneMécanisme de fonte du trafic anormal. Il est particulièrement utile pour le nettoyage des données, lorsqu'une IP déclenche continuellement des alertes manquantes, le système passe automatiquement à la ligne alternative. Voici une petite astuce : les enregistrements manquants d'informations sur l'emplacement géographique, et l'IP proxy appartenant à l'endroit pour faire une analyse de corrélation, peuvent rapidement localiser la stratégie de blocage géographique du site cible.

Par exemple, en aidant les clients à traiter les données des plateformes de voyage, on a récemment constaté qu'en utilisant Shenzhen IP pour collecter les prix des hôtels, le taux de données manquantes atteignait 40%. Après être passé au nœud d'ipipgo à Kunming, le taux de données manquantes a été directement réduit à 5%, voire moins. Ce type d'expérience pratique ne permet pas d'apprendre en se contentant de lire le document.

Foire aux questions QA

Q : Pourquoi les données sont-elles plus désordonnées après avoir été remplies avec fillna() ?
R : 80% du type de données n'est pas distingué, le champ de texte ne se remplit pas avec la valeur moyenne ! Il est recommandé d'utiliser df.dtypes pour vérifier le type de données, puis de recapturer les champs clés à l'aide du proxy IP.

Q : Quel est le nombre raisonnable de demandes simultanées pour ipipgo ?
R : D'après les tests effectués, 5 à 10 fils pour les sites web ordinaires suffisent avec leur routeur intelligent. Si vous collectez des données sur Amazon et d'autres sites web strictement réglementés, il est recommandé de ne pas dépasser 3 fils et d'utiliser leur routeur intelligent.Agent résidentielLa ligne est plus stable.

Q : Comment vérifiez-vous la fiabilité des données traitées ?
R : Il est recommandé d'utiliser la méthode de vérification par comparaison : collecter le même lot de données avec des adresses IP de remplacement dans différentes régions et procéder à une vérification croisée des trois ensembles de résultats. ipipgo permet l'acquisition simultanée de ressources IP dans le nord et le sud du pays, ce qui est particulièrement adapté à ce type de scénario de vérification.

La dernière règle de survie

N'oubliez pas que le nettoyage des données n'est pas une opération ponctuelle. En particulier si vous utilisez un crawler pour une collecte continue, il est recommandé d'utiliser la fonction de nettoyage quotidien d'ipipgo.Paquets d'adresses IP dynamiques 24 heures sur 24Procédez à un nettoyage progressif. Lorsque vous rencontrez un type de données manquantes tenace, ne vous battez pas jusqu'à la mort, changez de segment IP et battez-vous à nouveau. Après tout, sur le champ de bataille des données, vivre longtemps est la véritable compétence.