数据清洗是指识别和修正数据中的错误或不一致的部分。这可能包括删除重复数据、处理缺失值、纠正拼写和语法错误,以及标准化数据格式。使用正则表达式和自然语言处理技术可以帮助自动化这一过程。
数据格式化是指将数据转换为适合存储和分析的结构化格式。这可能包括将数据转换为 CSV、JSON 或 XML 等标准格式。还可以提取特定的数据字段,并将其组织成行和列的形式。这样可以更容易地对数据进行分析和处理。
网页爬虫工具通常使用 HTTP 请求从网页获取数据,并解析 HTML 或其他标记语言来提取所需的信息。它们还可以使用 API 接口来获取结构化数据。在数据清洗和格式化过程中,这些工具可以利用各种编程语言和库,如 Python 的 BeautifulSoup 或 Pandas,来自动执行这些任务。
