Pulizia e pre-elaborazione dei dati di scraping

In questo post esploreremo le varie sfide che si possono incontrare con i dati di scraping e offriremo una guida dettagliata su come pulirli e pre-elaborarli per ottenere risultati ottimali. Che siate analisti di dati esperti o web scraper in erba che utilizzano Python, questa guida si propone di fornirvi consigli e tecniche pratiche per riordinare in modo efficiente i vostri set di dati.

Dalle insidie più comuni alle best practice e agli esempi reali, restate sintonizzati per scoprire come rendere i vostri dati di scraping il più possibile puliti e fruibili.

Sfide comuni nei dati di scraping

I dati raccolti con lo scraping presentano spesso una serie di problemi. Alcuni dei problemi più comuni sono le irregolarità, le incoerenze e i valori mancanti. Questi problemi possono ostacolare notevolmente la capacità di analizzare i dati in modo efficace.

Esempi di irregolarità e incoerenze

Le irregolarità possono assumere molte forme. Per esempio, immaginiamo di scrapare i prezzi dei prodotti da più siti web di e-commerce. Un sito potrebbe elencare i prezzi comprensivi di tasse, mentre un altro potrebbe escluderle. Anche le unità di misura possono differire: si pensi ai chilogrammi o alle libbre. Queste incongruenze richiedono un'accurata pulizia e pre-elaborazione per garantire che i dati siano accurati e comparabili.

Impatto della scarsa qualità dei dati

Una scarsa qualità dei dati non solo altera i risultati, ma può anche portare a decisioni aziendali errate. Per gli analisti di dati, la fase di pulizia non è quindi indispensabile. Una corretta pulizia dei dati garantisce che le analisi successive siano affidabili e approfondite.

Strumenti e tecniche per la pulizia dei dati

Guida passo-passo all'uso di Pandas

Vediamo un esempio di base di pulizia di un set di dati utilizzando Pandas. Supponiamo di aver raccolto dati sui film, ma i dati includono valori mancanti e una formattazione incoerente.

Fase 1 - Caricamento dei dati:

   importare pandas come pd
   df = pd.read_csv('movies.csv')

Fase 2 - Gestione dei valori mancanti:

   df.fillna(method='ffill', inplace=True)

Fase 3 - Standardizzazione dei formati:

df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date'])

Fase 4 - Rimozione dei duplicati:

df.drop_duplicates(inplace=True)

Sfruttare NumPy per la pulizia dei dati

NumPy integra Pandas fornendo funzioni matematiche ad alte prestazioni. Per esempio, per gestire gli outlier, si può usare la funzione `np.where` di NumPy per limitare i valori estremi.Ecco un esempio in python

import pandas as pd
import numpy as np
# Sample data
data = {
   'A': [1, 2, 3, 1000, 5],
   'B': [10, 20, 30, 40, 5000]
}
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Define a threshold to cap the values
threshold_A = 100
threshold_B = 100
# Use np.where to cap the extreme values
df['A'] = np.where(df['A'] > threshold_A, threshold_A, df['A'])
df['B'] = np.where(df['B'] > threshold_B, threshold_B, df['B'])
print("DataFrame after handling outliers:")
print(df)

Ecco l'output dello script precedente:

DataFrame dopo la gestione degli outlier:
   A B
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 100 40
4 5 100

Migliori pratiche per la preelaborazione dei dati di scraping

Standardizzazione dei formati e delle strutture dei dati

La standardizzazione è fondamentale quando si ha a che fare con più fonti di dati. Assicuratevi che i dati simili provenienti da fonti diverse seguano lo stesso formato. Ad esempio, le date dovrebbero essere in un formato standard come l'ISO 8601 per evitare ambiguità.

Gestione dei dati mancanti o errati

I dati mancanti devono essere affrontati in modo appropriato. Tecniche come l'imputazione possono riempire i valori mancanti basandosi su altri dati disponibili. I dati errati, invece, richiedono spesso un'ispezione manuale o algoritmi di validazione per essere corretti.

Garantire la coerenza dei dati

I controlli di coerenza sono fondamentali. Utilizzate degli script per assicurarvi che i dati soddisfino regole predefinite. Ad esempio, se una colonna deve contenere solo numeri positivi, scrivete uno script di convalida per segnalare eventuali anomalie.

Caso di studio: Applicazione nel mondo reale

Facciamo un esempio pratico per vedere come affrontare alcune delle sfide più comuni dei dati scrapati. Esamineremo il processo di scraping, pulizia e analisi dei dati di un ipotetico sito web di annunci di lavoro, concentrandoci sui problemi reali che potreste incontrare.

Passo 1: Scraping dei dati

Immaginate di fare lo scraping di dati da un sito web di annunci di lavoro. L'obiettivo è raccogliere i titoli dei lavori, i nomi delle aziende e le fasce di stipendio. Ecco un esempio di script Python che utilizza BeautifulSoup per estrarre questi dati:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd

url = "https://example-jobsite.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

jobs = []
for job_post in soup.find_all('div', class_='job'):
    title = job_post.find('h2').text
    company = job_post.find('p', class_='company').text
    salary = job_post.find('span', class_='salary').text
    jobs.append({'title': title, 'company': company, 'salary': salary})

df = pd.DataFrame(jobs)

A questo punto, i dati potrebbero avere un aspetto simile a questo:

Si notino le incongruenze: diverse capitalizzazioni, diversi simboli di valuta e una formattazione incoerente per i valori dei salari.

Fase 2: pulizia dei dati

La pulizia di questi dati è fondamentale prima di poter effettuare qualsiasi analisi significativa. Vediamo come procedere:

1. Standardizzazione dei dati di testo: I titoli di lavoro e i nomi delle aziende sono spesso caratterizzati da una formattazione incoerente. Possiamo standardizzare questi dati con una scrittura uniforme in maiuscolo.

df['titolo'] = df['titolo'].str.strip().str.title()
df['azienda'] = df['azienda'].str.strip().str.title()

Dopo questo passaggio, i dati appariranno più uniformi:

2: Standardizzazione dei dati numerici: I valori degli stipendi possono contenere simboli e formati diversi, rendendo difficile il confronto diretto. Elimineremo il segno del dollaro e le virgole e convertiremo queste stringhe in valori numerici.

df['stipendio'] = df['stipendio'].str.replace('[\$,]', '').str.replace('USD', '').astype(float)

Ora la colonna dei salari avrà valori numerici coerenti:

3: Gestione dei dati mancanti: Supponiamo che in alcuni annunci di lavoro manchino informazioni sullo stipendio. Invece di eliminare queste righe, si potrebbe scegliere di inserire i valori mancanti in base a una logica, come la retribuzione mediana per quel titolo di lavoro:

df['stipendio'].fillna(df.groupby('titolo')['stipendio'].transform('mediana'), inplace=True)

Fase 3: analisi dei dati puliti

Con i dati puliti, è ora possibile eseguire analisi significative. Ad esempio, si potrebbe voler capire la distribuzione delle retribuzioni tra i diversi titoli di lavoro:

stampa(df.groupby('titolo')['stipendio'].describe())

Questo comando fornisce un riepilogo statistico per ciascun titolo di lavoro, fornendo indicazioni sulle tendenze salariali.

Esempio: Affrontare i valori anomali con NumPy

In alcuni casi, i dati potrebbero contenere degli outlier, ovvero valori salariali estremamente alti o bassi che possono falsare l'analisi. NumPy può essere utilizzato per limitare questi valori anomali:

importare numpy come np

# Limita gli stipendi a una soglia (ad esempio, 200.000)
soglia_salario = 200000
df['stipendio'] = np.where(df['stipendio'] > soglia_salario, soglia_salario, df['stipendio'])

print(df)

Dopo il capping, il set di dati potrebbe avere il seguente aspetto:

Impatto sulle intuizioni e sul processo decisionale

Pulendo e pre-elaborando i dati, avete trasformato un set di dati disordinato in una risorsa preziosa. Ora è possibile trarre conclusioni sicure, come l'identificazione delle aziende che pagano di più o l'analisi delle tendenze salariali nei vari settori. Questi dati informano direttamente le strategie aziendali, come il benchmarking dei salari o i piani di acquisizione dei talenti.

Conclusioni e passi successivi

In questo blog post abbiamo trattato l'importanza della pulizia e della pre-elaborazione dei dati di scraping. Dalla comprensione delle sfide più comuni all'utilizzo di potenti librerie Python come Pandas e NumPy, la vostra cassetta degli attrezzi è ora fornita dell'essenziale.

Ricordate che i dati puliti non sono solo un lusso, ma una necessità per prendere decisioni accurate e affidabili. Seguendo le migliori pratiche qui descritte, potrete garantire che la vostra analisi dei dati sia efficiente ed efficace.

Siete pronti a portare la vostra analisi dei dati a un livello superiore? Iniziate a mettere in pratica queste strategie oggi stesso e date un'occhiata alle altre risorse per approfondire la vostra conoscenza della pulizia e della pre-elaborazione dei dati. Buon scraping!