Python网络数据采集之数据清洗|第06天

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主要内容：数据清洗。

昨天有朋友在微信问我怎么没有更新，昨天回家整理了一些相关的东西，没来得及写文章。今天一个朋友听说我在简书分享，也和我一同加入了简书，很喜欢这样的感觉。之前军哥跟我说过，慢慢尝试去写，然后会有一部分人会被你影响，我发现是真的，真的能够影响到一部分人。闲话少说，开始今天的内容。

数据清洗

从本章开始，内容稍微复杂一点，但也不是那么难。

记得之前我在爬去boss网站的招聘信息的时候，抓取的数据并非我们所理想的样式，后面经过处理后，成为一个自己想要的样子，这个过程可以理解为数据清洗。这里的处理是在代码处理的，不是手工完成。

编写代码清洗数据

在此之前需要了解一下n-gram模型，它表示文字或语言中的n 个连续的单词组成的序列。在进行自然语言分析时，使用 n-gram或者寻找常用词组，可以很容易地把一句话分解成若干个文字片段。更多详情可以去维基查看一下，或者自行搜索。

下面通过代码将返回维基百科词条“Python programming language”的2-gram列表:

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from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup

def getNgrams(content, n):
  content = content.split(' ')
  output = []
  for i in range(len(content)-n+1):
    output.append(content[i:i+n])
  return output

html = urlopen('http://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)')
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
content = bs.find('div', {'id':'mw-content-text'}).get_text()
ngrams = getNgrams(content, 2)
print(ngrams)
print('2-grams count is: '+str(len(ngrams)))

ngrams 函数把一个待处理的字符串分成单词序列(假设所有单词按照空格分开)，然后增加到 n-gram 模型(本例中是 2-gram)里形成以每个单词开始的二元数组。

我们得到的数据部分如下：

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[['\nPython\n\n\n\n\nParadigm\nObject-oriented,', 'imperative,'], ['imperative,', 'functional,'], ['functional,', 'procedural,'], ['procedural,', 'reflective\n\n\nDesigned\xa0by\nGuido'],

显然，是需要处理的。

首选处理通过正则移除\n，再把 Unicode 字符过滤掉。先把内容中的换行符(或者多个换行符)替换成空格，然后把连续的多个空格替换成一个空格，确保所有单词之间只有一个空格。最后，把内容转换成 UTF-8 格式以消除转义字符。函数初步如下：

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def ngrams(input, n):
    content = re.sub('\n+', " ", content) 
    content = re.sub(' +', " ", content)
    content = bytes(content, "UTF-8")
    content = content.decode("ascii", "ignore") 
    print(content)
    input = input.split(' ')
    output = []
    for i in range(len(input)-n+1):
        output.append(input[i:i+n])
    return output

Python获取所有的标点符号：

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➜  url python
Python 3.6.4 (default, Mar  1 2018, 18:36:50)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 9.0.0 (clang-900.0.39.2)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import string
>>> string.punctuation
'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>[email protected][\\]^_`{|}~'

我们还要去除一些维基引用的标记、标点符号等；进一步进行清洗的函数：

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from urllib.request import urlopen 
from bs4 import BeautifulSoup 
import re
import string

def cleanInput(input):
    input = re.sub('\n+', " ", input) 
    input = re.sub('\[[0-9]*\]', "", input) 
    input = re.sub(' +', " ", input)
    input = bytes(input, "UTF-8")
    input = input.decode("ascii", "ignore") cleanInput = []
    input = input.split(' ')
    for item in input:
        item = item.strip(string.punctuation)
        if len(item) > 1 or (item.lower() == 'a' or item.lower() == 'i'):
            cleanInput.append(item) return cleanInput
    
def ngrams(input, n):
    input = cleanInput(input) 
    output = []
    for i in range(len(input)-n+1):
        output.append(input[i:i+n]) 
    return output

这样处理后，我们的结果就稍微好点。

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['Linux', 'Foundation'], ['Foundation', 'Mozilla'], ['Mozilla', 'Foundation'], [
     'Foundation', 'Open'], ['Open', 'Knowledge'], ['Knowledge', 'Foundation'], ['Fou
     ndation', 'Open'], ['Open', 'Source']

数据存储后再清洗

对于编写代码清洗数据，你能做或想做的事情只有这些。除此之外，你可能还需要处理一些别人创建的数据库，或者要对一个之前没接触过的数据库进行清洗。

主要额方法有编写脚本或者第三方工具。例如OpenRefine。本小节主要是介绍一下该软件的安装和使用。也可以理解为一个图形化的应用，对于工具类的东西我一直有一个观点：点点点，就会了；何况还是图形化的。所以我不做介绍，看一下官网的三个视频就会了。

官网地址：http://openrefine.org/

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