简介： 本次以51Job上在东莞地区爬取的以Java为关键词的招聘数据 包括salary company time job_name address字段 当我把招聘网站上的数据爬下来的时候，内心是很开心的 爬下来的原始数据 但是！ What？！ 这是什么数据？ 而且还不止一条！！！ 待清洗数据 待清洗数据 第一次数据清洗 根据上述截图可以发现，脏数据都包含了xx元/小时以及xx元/天。
本次以51Job上在东莞地区爬取的以Java为关键词的招聘数据
包括salary company time job_name address字段
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当我把招聘网站上的数据爬下来的时候，内心是很开心的
爬下来的原始数据
###### 但是！
##### What？！
#### 这是什么数据？
### 而且还不止一条！！！
待清洗数据
待清洗数据
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第一次数据清洗
根据上述截图可以发现，脏数据都包含了xx元/小时以及xx元/天。一般我们IT行业很少以小时或者以天计算工资（如果担心清洗了正确的数据，可以后面再做检验）
思路
首先寻找合适的Pandas函数
清理数据相关的函数有
drop()
duplicated()
drop_duplicates()
dropna()
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我们并不是要去重, 而是要删掉这部分数据 但是在网络上搜索清洗数据, 我找半天找不到对应的答案, 大部分都是去重, 替换, 去除空数据等等. 我决定跟着自己的思路, 利用drop函数来实现数据清洗
先help一下
drop(self, labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise') method of pandas.core.frame.DataFrame instance
Return new object with labels in requested axis removed.
Parameters
----------
labels : single label or list-like
axis : int or axis name
level : int or level name, default None
For MultiIndex
inplace : bool, default False
If True, do operation inplace and return None.
errors : {'ignore', 'raise'}, default 'raise'
If 'ignore', suppress error and existing labels are dropped.
.. versionadded:: 0.16.1
Returns
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dropped : type of caller
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可以看到, labels是必选参数, 支持单个或者列表
找出脏数据
从drop函数的帮助文档,我们可以想到这样的思路.
先找到对应的脏数据, 再把这些脏数据的index列表找到, 通过drop函数把index对应的所有数据删除
根据上面的思路, 找pandas函数 一开始我找的是query(), where, loc等,但发现不知道怎么模糊查询, 用like报错了 最后查找到
# 这样将得到true or false
df['字段'].str.contains(r'正则表达式')
# 这样才能得到DataFrame
df[df['字段'].str.contains(r'正则表达式')]
# 具体代码
df_dirty = df[df['salary'].str.contains(r'(小时|天)+')]
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确认无误并删除
# df.index返回一个index列表
df_clean = df.drop(df_dirty.index)
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检验是否删除成功
df.info()
df_dirty.info()
df_clean.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 354 entries, 0 to 353
Data columns (total 5 columns):
salary 354 non-null object
company 354 non-null object
time 354 non-null object
job_name 354 non-null object
address 354 non-null object
dtypes: object(5)
memory usage: 13.9+ KB
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 28 entries, 5 to 321
Data columns (total 5 columns):
salary 28 non-null object
company 28 non-null object
time 28 non-null object
job_name 28 non-null object
address 28 non-null object
dtypes: object(5)
memory usage: 1.3+ KB
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 326 entries, 0 to 353
Data columns (total 5 columns):
salary 326 non-null object
company 326 non-null object
time 326 non-null object
job_name 326 non-null object
address 326 non-null object
dtypes: object(5)
memory usage: 15.3+ KB
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可以看到,脏数据已经被删除
完整代码
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(r'PycharmProjects/JobCrawler/job.csv')
df_dirty = df[df['salary'].str.contains(r'(小时|天)+')]
df_clean = df.drop(df_dirty.index)
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几行代码就搞定, 再一次感受到Python的简洁, 时间花在思考上更多
第二次数据清洗
这次针对的是job_name字段, 方式和第一次清洗的方式相同
待清洗数据-job_name
可以发现为了躲避清理, 这些招聘信息搞出来的各种名字, 连*号都出现了
# 加上这一行就可以找出job_name字段的脏数据啦
df_dirty = df[df['job_name'].str.contains(r'(\*|在家|试用|体验)+')]
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完整代码
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'PycharmProjects/JobCrawler/job.csv')
df_dirty_salary = df[df['salary'].str.contains(r'(小时|天)+')]
df_dirty_job_name = df[df['job_name'].str.contains(r'(\*|在家|试用|体验|无需|无须|试玩|红包)+')]
df_dirty = pd.concat([df_dirty_salary, df_dirty_job_name])
df.drop(df_dirty.index)
df_clean = df.drop(df_dirty.index)
df_clean
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参考文献
使用python进行数据清洗
http://bluewhale.cc/2016-08-21/python-data-cleaning.html
正则表达式 - 语法
http://www.runoob.com/regexp/regexp-syntax.html
Pandas合并数据集
http://blog.csdn.net/u010414589/article/details/51135840
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