【Python爬虫(26)】Python爬虫进阶：数据清洗与预处理的魔法秘籍

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作，共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。

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一、数据清洗的重要性

在使用 Python 爬虫获取数据后，数据清洗是至关重要的环节。从网页中爬取的数据往往包含大量噪声数据、缺失值和错误数据 ，这些 “脏数据” 会严重影响后续数据分析和模型训练的准确性与可靠性。例如，在进行市场趋势分析时，如果数据中存在大量重复的销售记录（噪声数据），可能会导致对市场需求的误判；若销售数据中存在缺失值，基于这些数据建立的销售预测模型可能会产生较大偏差。因此，数据清洗就像是数据处理流程中的 “质检员”，为后续更高级的数据处理和分析奠定坚实基础。

二、数据清洗的常见任务

2.1 去除噪声数据

噪声数据是指那些不符合数据模式或期望的数据点，它们会干扰数据分析的准确性 。在爬虫获取的数据中，常见的噪声数据类型包括乱码、特殊符号、重复数据等。比如在爬取网页新闻内容时，可能会混入一些 HTML 标签、JavaScript 代码片段等乱码和特殊符号，这些对于新闻内容分析毫无价值 。

使用正则表达式可以有效去除这些噪声。比如利用re模块来匹