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在处理网络数据时#xff0c;从网页抓取表格数据并分析它们是一项常见任务。这篇文章介绍一种有效的工作流程#xff0c;包含数据抓取、使用Pandas进行逻辑运算#xff0c;以及对于大量数据运用MySQL的策略。 抓取并保存数据
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在处理网络数据时从网页抓取表格数据并分析它们是一项常见任务。这篇文章介绍一种有效的工作流程包含数据抓取、使用Pandas进行逻辑运算以及对于大量数据运用MySQL的策略。 抓取并保存数据
当从网页上抓取数据时直接进行解析或运算可能引入错误且效率低下。我们推荐的方法是使用如BeautifulSoup或Pandas的read_html功能把数据原样抓取下来然后按照所需进行处理。以下是一个简单的代码示例展示如何用Pandas抓取网页上的表格数据。
import pandas as pd# 假设我们有一个网页URL其中包含了我们需要抓取的表格
url http://example.com/table.html# 使用pd.read_html来读取网页上的表格数据
tables pd.read_html(url)# 假设我们需要第一个表格
df tables[0]
print(df.head()) # 展示表格的前几行数据使用Pandas进行逻辑运算
对于相对较小的数据集通常小于1GB,具体视你的内存运算能力而定可在内存中轻松处理它们而Pandas 是一个理想的库来执行逻辑运算。
# 举例来说假设我们要计算某列的平均值
average_value df[ColumnName].mean()# 或者更复杂的逻辑比如筛选和分组
filtered_df df[df[ColumnName] threshold]
grouped_df filtered_df.groupby(OtherColumn).sum()大数据处理MySQL
对于大型数据集存储和运算通常成为问题。在这种情况下使用关系数据库如MySQL进行数据处理是更加高效的。MySQL特别适用于处理大批量的数据。
import mysql.connector# 连接到MySQL数据库
conn mysql.connector.connect(hostlocalhost,useryourusername,passwdyourpassword,databaseyourdatabase
)# 使用Pandas的to_sql方法直接将DataFrame存储到MySQL
df.to_sql(table_name, conconn, if_existsreplace)# 关闭连接
conn.close()如果数据表很大您还可以选择将数据以JSON格式存储到MySQL这对于拥有非结构化或半结构化数据的场景非常有用。
CREATE TABLE big_data (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,json_data JSON
);在Python中您可以将DataFrame转为JSON格式并存储到MySQL中
import json# 假设df是您的大型DataFrame
# 将DataFrame转换为JSON格式
json_records df.to_json(orientrecords)# 解析JSON字符串为JSON对象
records json.loads(json_records)# 连接数据库并插入数据
conn mysql.connector.connect(hostlocalhost,useryourusername,passwdyourpassword,databaseyourdatabase
)
cursor conn.cursor()# 插入JSON数据
for record in records:sql INSERT INTO big_data (json_data) VALUES (%s)val (json.dumps(record),)cursor.execute(sql, val)conn.commit()
cursor.close()
conn.close()总结(写在最后的忠告):
大家在干活儿的时候得选对工具这一点挺关键的。跟着我干了一阵子的都知道要是数据量小就是玩票儿大的直接上Pandas搞定手到擒来。但要是数据量一大这可不是闹着玩的特别是数据量上了GB的等级这时候你得考虑一下MySQL这样的大件儿了。
用Pandas当然舒坦写起来得心应手但你别忘了它还是得装在咱们的机子上。而MySQL呢相比之下就是干活儿重量级的专门为处理海量数据而生。你得学会根据工作量的大小用对策略找对瓶颈在哪儿。商量着来别让一个大好的项目因为瓶颈卡着效率上不去。
数据处理这活儿讲究的是巧妙和务实。选对工具对症下药这样子才能事半功倍效率翻倍还能省心。
