Verwenden von Python Pandas zum Bereinigen und Analysieren von Scraped-Daten

Das Sammeln von Daten aus dem Internet kann chaotisch sein, mit fehlenden Werten, Duplikaten und inkonsistenten Formaten. Um sie verwenden zu können, müssen Sie sie bereinigen und analysieren. Hier kommt Python Pandas ins Spiel.

Pandas ist eine leistungsstarke Bibliothek, die beim Strukturieren, Bereinigen und Analysieren von Daten hilft. Sie können damit Fehler beseitigen, relevante Daten herausfiltern und ganz einfach Erkenntnisse gewinnen.

In diesem Handbuch erläutern wir, warum die Datenbereinigung wichtig ist, wie Pandas zur Verarbeitung verwendet werden und welche wichtigen Techniken zum Bereinigen und Analysieren von Scraped-Daten erforderlich sind.

Inhaltsverzeichnis

1. Warum Datenbereinigung und -analyse beim Web Scraping wichtig sind
2. Python Pandas für die Datenverarbeitung
3. Bereinigen von Scraped-Daten mit Pandas

• Umgang mit fehlenden Werten
• Duplikate entfernen
• Standardisierung von Datenformaten
• Irrelevante Daten herausfiltern

4. Analysieren von Scraped-Daten mit Pandas

• Sortieren und Aggregieren von Daten
• Erkenntnisse durch Gruppieren gewinnen
• Anwenden statistischer Funktionen
• Datenvisualisierung mit Pandas

5. Abschließende Überlegungen
6. Häufig gestellte Fragen

Warum Datenbereinigung und -analyse beim Web Scraping wichtig sind

Beim Scraping von Daten von Websites sind die Rohdaten unstrukturiert und fehlerhaft. Sie können fehlende Werte, doppelte Einträge oder inkonsistente Formate aufweisen, sodass eine Analyse nicht möglich ist. Durch die Bereinigung und Verarbeitung der Daten wird deren Genauigkeit sichergestellt und es können aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden.

Mithilfe von Python Pandas können Sie Scraped-Daten für die Analyse bereinigen und strukturieren. Eine ordnungsgemäße Datenbereinigung verbessert die Entscheidungsfindung, hilft bei der Erkennung von Trends und macht die Automatisierung effektiver. Ohne Bereinigung führen falsche oder unvollständige Daten zu schlechten Ergebnissen und beeinträchtigen Business Intelligence und Marktforschung.

Mit der Pandas-Analyse können Sie statistische Methoden sortieren, filtern und anwenden, um Muster zu erkennen. Ob Sie nun die Preise der Konkurrenz analysieren, Trends verfolgen oder Marketingstrategien optimieren, gut verarbeitete Daten bieten Ihnen eine solide Grundlage für gute Erkenntnisse.

Python Pandas für die Datenverarbeitung

Pandas ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für die Arbeit mit strukturierten Daten. Sie hilft beim Organisieren, Bereinigen und Analysieren großer Datensätze. Beim Umgang mit Scraped-Daten verfügt Pandas über viele Funktionen zum Verarbeiten fehlender Werte, Entfernen von Duplikaten, Filtern von Informationen und Extrahieren von Erkenntnissen.

Die wichtigsten Datenstrukturen in Pandas sind DataFrame und Series. Ein DataFrame ist eine tabellenähnliche Struktur, in der Daten in Zeilen und Spalten gespeichert werden, wie in einer Excel-Tabelle. Eine Series ist eine einzelne Spalte eines DataFrame. Diese Strukturen erleichtern die Bearbeitung und Transformation von Scraped-Daten.

Mit Pandas können Sie:

• Lade Daten aus CSV, JSON oder Datenbanken.
• Daten bereinigen durch die Behandlung fehlender Werte und Formatierung.
• Daten analysieren durch Sortieren, Gruppieren und Anwenden statistischer Funktionen.
• Visualisieren Sie Erkenntnisse mit integrierten Plotfunktionen.

Das Laden von Scraped-Daten in einen Pandas DataFrame ist beispielsweise ganz einfach:

importieren Pandas as pd

# Scraped-Daten aus einer CSV-Datei laden
df = pd.csv_lesen("scraped_data.csv")

# Erste fünf Zeilen anzeigen
drucken(df.kopf())

Mit Pandas können Sie Scraped-Daten schnell bereinigen und analysieren, sodass sie für die Entscheidungsfindung nützlicher sind. Im nächsten Abschnitt werden wir verschiedene Datenbereinigungstechniken mit Pandas untersuchen.

Bereinigen von Scraped-Daten mit Pandas

Rohe Scraped-Daten enthalten oft fehlende Werte, doppelte Datensätze, inkonsistente Formatierungen und irrelevante Informationen. Die Bereinigung der Daten gewährleistet Genauigkeit und verbessert die Analyse. Pandas bietet effiziente Methoden zur Behandlung dieser Probleme.

Umgang mit fehlenden Werten

Fehlende Werte können aufgrund unvollständiger Datenextraktion auftreten. Pandas bietet mehrere Möglichkeiten, damit umzugehen:

importieren Pandas as pd

# Scraped-Daten laden
df = pd.csv_lesen("scraped_data.csv")

# Auf fehlende Werte prüfen
drucken(df.istnull().Summe())

# Zeilen mit fehlenden Werten entfernen
df_cleaned = df.dropna()

# Fehlende Werte mit einem Standardwert füllen
df_filled = df.fillna("Nicht verfügbar")

Duplikate entfernen

Scraped-Daten können wiederholte Datensätze enthalten, was die Analyse verfälschen kann. Sie können Duplikate mit Pandas entfernen:

# Doppelte Zeilen entfernen
df_unique = df.drop_duplicates()

# Behalten Sie das erste Vorkommen und entfernen Sie die anderen
df_no_duplicates = df.drop_duplicates(behalten="zuerst")

Standardisierung von Datenformaten

Inkonsistente Datenformate können Fehler verursachen. Sie können Groß- und Kleinschreibung, Datumsformate und numerische Werte standardisieren:

# Text in Kleinbuchstaben umwandeln
df ["Produktname"] = df["Produktname"].str.untere()

# Datumsformat standardisieren
df [„Datum“] = pd.bis_datetime(df[„Datum“], Format=„%Y-%m-%d“)

# Numerische Daten normalisieren
df ["Preis"] = df["Preis"].astype(schweben)

Irrelevante Daten herausfiltern

Unnötige Spalten oder Zeilen können entfernt werden, um nur wertvolle Informationen beizubehalten:

# Unerwünschte Spalten löschen
df_filtered = df.drop(Spalten=["unnötige_Spalte"])

# Behalten Sie nur Zeilen, die eine Bedingung erfüllen
df_gefiltert = df[df["Preis"]> 10]

Das Bereinigen der Daten ist ein entscheidender Schritt vor der Analyse. Sobald die Daten strukturiert und verfeinert sind, können wir Pandas-Funktionen anwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die wir im nächsten Abschnitt untersuchen werden.

Analysieren von Scraped-Daten mit Pandas

Sobald Ihre Scraped-Daten bereinigt sind, besteht der nächste Schritt darin, sie zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Pandas erleichtert das Sortieren, Gruppieren, Aggregieren und Visualisieren von Daten und hilft Ihnen dabei, Trends und Muster zu erkennen.

Sortieren und Aggregieren von Daten

Durch das Sortieren werden die Daten besser organisiert, während durch die Aggregation die Daten auf Grundlage wichtiger Kennzahlen zusammengefasst werden.

importieren Pandas as pd

# Bereinigt Daten laden
df = pd.csv_lesen("bereinigte_daten.csv")

# Nach Preis in absteigender Reihenfolge sortieren
df_sorted = df.sort_values(nach="Preis", aufsteigend=falsch)

# Aggregierte Daten, um den Durchschnittspreis pro Kategorie zu ermitteln
Durchschnittspreis = df.groupby("Kategorie")["Preis"].bedeuten()

drucken(Durchschnittspreis)

Erkenntnisse durch Gruppieren gewinnen

Durch die Gruppierung von Daten können Sie Muster über verschiedene Kategorien hinweg analysieren.

# Zählen Sie die Anzahl der Produkte pro Kategorie
Produktanzahl = df.groupby("Kategorie")["Produktname"].zählen()

# Finden Sie das teuerste Produkt in jeder Kategorie
höchster_Preis = df.groupby("Kategorie")["Preis"].max()

drucken(Anzahl der Produkte)
drucken(höchster Preis)

Anwenden statistischer Funktionen

Pandas bietet integrierte statistische Methoden zur Analyse numerischer Daten.

# Erhalten Sie grundlegende Statistiken zu Preisen
drucken(df["Preis"].beschreiben())

# Median und Standardabweichung berechnen
Medianpreis = df["Preis"].mittlere()
Standardabweichungspreis = df["Preis"].std()

drucken(f"Medianpreis: {mittlerer Preis}")
drucken(f"Standardabweichung: {std_dev_price}")

Datenvisualisierung mit Pandas

Die visuelle Darstellung von Daten erleichtert die Analyse. Pandas lässt sich zur grundlegenden Datenvisualisierung in Matplotlib integrieren.

importieren matplotlib.pyplot as plt

# Balkendiagramm der Produktanzahl pro Kategorie
Produktanzahl.Plot(Art="Bar", Titel=„Anzahl der Produkte pro Kategorie“)
plt.xlabel ("Kategorie")
plt.ylabel ("Zählen")
plt.show ()

# Histogramm der Preisverteilung
df ["Preis"].plot(Art="hist", Behälter=20, Titel="Preisverteilung")
plt.xlabel ("Preis")
plt.show ()

Indem Sie Pandas für die Analyse nutzen, können Sie aus Scraped-Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Im nächsten Abschnitt besprechen wir Best Practices für eine effiziente Datenbereinigung und -analyse.

Abschließende Überlegungen

Das Bereinigen und Analysieren von Scraped-Daten mit Python Pandas ist der Schlüssel zum Gewinnen von Erkenntnissen. Durch die Behandlung fehlender Werte, das Entfernen von Duplikaten und die Standardisierung von Datenformaten können Sie genaue Daten erhalten. Pandas erleichtert das Analysieren von Trends, das Gruppieren von Daten und das Visualisieren von Ergebnissen für eine bessere Entscheidungsfindung.

Egal, ob Sie an Web-Scraping-Projekten oder großen Datensätzen arbeiten, die Beherrschung von Pandas hilft Ihnen, Daten schneller zu verarbeiten. Mit dem richtigen Ansatz können Sie aus Scraping-Rohdaten wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die den Geschäftserfolg steigern.

Weitere Tutorials dieser Art finden Sie in unserem Blog. Wenn Sie Fragen oder Feedback haben, unsere Support-Team ist hier, um Ihnen zu helfen.

Häufig gestellte Fragen

F: Warum ist die Datenbereinigung beim Web Scraping wichtig?

Die Datenbereinigung ist wichtig, da Scraped-Daten häufig fehlende Werte, Duplikate und inkonsistente Formate aufweisen. Die Bereinigung der Daten gewährleistet Genauigkeit, verbessert die Analyse und hilft dabei, auf der Grundlage zuverlässiger Informationen bessere Entscheidungen zu treffen.

F: Wie können Pandas bei der Analyse von Scraped-Daten helfen?

Pandas bietet Tools zum Verarbeiten, Sortieren, Gruppieren und Visualisieren von Daten. Sie können damit irrelevante Informationen herausfiltern, statistische Funktionen anwenden und schnell Erkenntnisse gewinnen, wodurch die Datenanalyse effizienter wird.

F: Kann ich die Datenbereinigung und -analyse mit Pandas automatisieren?

Ja, Sie können die Datenbereinigung und -analyse mit Pandas automatisieren, indem Sie Python-Skripte schreiben. Sie können die regelmäßige Ausführung dieser Skripte planen, große Datensätze verarbeiten und sie sogar in Modelle für maschinelles Lernen integrieren, um erweiterte Erkenntnisse zu gewinnen.