数据清洗管道：Pandas缺失值处理实战

当爬虫遇到数据残缺，你的清洗流程够硬核吗？

搞数据采集的兄弟们都懂，辛辛苦苦爬下来的数据经常缺胳膊少腿。就像咱们去超市抢购特价商品，货架上总有几个空位特别扎眼。这时候要是不会处理缺失值，后续分析绝对能让你怀疑人生。今天咱们就唠唠怎么用Pandas给数据打补丁，顺便说说代理IP在这事里头的妙用。

数据清洗的隐藏杀手

先给大伙儿提个醒：缺失值处理千万别上来就删数据！特别是用代理IP采集时，很多缺失其实是网站反爬机制作祟。上周有个哥们儿反馈，他爬某电商平台时，价格字段30%都是空的，后来发现是触发了频率限制。这时候要是直接删数据，相当于白忙活。

实战中常见的坑人场景：

给数据打补丁的三大绝招

这里推荐用ipipgo的代理池配合处理，他们家的城市级IP轮换特别适合补采缺失数据。具体操作分三步走：

1. 标记可疑数据：用df.loc圈出缺失区域，记录时间戳和采集IP
2. 智能回填策略：数值型用前后5%均值填充，类别型直接标注”待补采”
3. 二次采集验证：换ipipgo的不同地域IP重新请求，避免被ban

 举个真实案例
import pandas as pd
from ipipgo import ProxyPool   这里接入ipipgo的SDK

proxy = ProxyPool(key='你的密钥')
problem_data = df[df['price'].isna()]

for index, row in problem_data.iterrows():
    new_proxy = proxy.get(city='上海')   自动切换城市节点
     重新发起请求的代码...

代理IP的防翻车指南

用过ipipgo的都知道，他们家有个异常流量熔断机制。在数据清洗时特别实用，当某个IP连续触发缺失警报，系统会自动切到备用线路。这里教大家个小技巧：把缺失记录的地理位置信息，和代理IP的归属地做关联分析，能快速定位目标网站的地域屏蔽策略。

比如最近帮客户处理旅游平台数据时，发现用深圳IP采集酒店价格，缺失率高达40%。换成ipipgo的昆明节点后，缺失率直接降到5%以下。这种实战经验，光看文档可学不会。

常见问题QA

Q：为什么用fillna()填充后数据反而更乱了？
A：八成是没区分数据类型，文本字段别用均值填充！建议先用df.dtypes查类型，再配合代理IP重新采集关键字段。

Q：ipipgo的并发请求怎么设置合理？
A：实测下来，普通网站开5-10个线程，配合他们的智能路由刚好。要是采集亚马逊这类严管网站，建议控制在3线程以内，用他们的住宅代理线路更稳。

Q：处理后的数据怎么验证可靠性？
A：推荐用对比验证法：用不同地区的代理IP采集同一批数据，把三组结果做交叉验证。ipipgo支持同时获取北上广的IP资源，特别适合这种校验场景。

最后的生存法则

记住，数据清洗不是一次性买卖。特别是用爬虫持续采集时，建议每天用ipipgo的24小时动态IP包做增量清洗。碰到顽固型缺失数据，别死磕，换个IP段再战。毕竟，在数据战场里，活得久才是真本事。