Python剔除html中的乱码字符

在这里插入图片描述

有时候网页会包含乱码导致xpath解析失败,百度或者谷歌了好久也没发现解决方法,最后只好自己写了一个替换方法,利用报错信息中的position剔除相应的数据。
方法如下

def remove_error_code(byte_string,charset):
    for try_times in range(10):
        try:
            result = byte_stri
### 头歌平台数据清洗的方法与错误解决方案 #### 数据清洗的重要性 数据清洗是数据分析流程中的核心环节之一,其目的是去除噪声、填补缺失值并标准化数据格式,从而提高数据质量。高质量的数据能够显著提升分析结果的可靠性和业务决策的有效性[^1]。 #### 常见数据清洗问题及其处理方法 针对头歌平台或其他类似环境下的数据清洗工作,可以参考以下常见的数据质量问题以及对应的解决策略: 1. **重复记录** - 问题描述:同一份数据可能因采集过程中的异常而被多次录入。 - 解决方案:通过唯一标识符(如主键)检测和删除重复项。如果无法找到唯一的字段组合,则可以通过哈希算法生成指纹来识别重复条目。 2. **缺失值** - 问题描述:某些字段可能存在空白或未填写的情况。 - 解决方案:采用插补法填充缺失值,例如均值/中位数替换、线性回归预测或者基于机器学习模型估算丢失值。 3. **不一致的格式** - 问题描述:日期时间戳、货币单位等字段存在多种表达形式。 - 解决方案:利用正则表达式匹配特定模式,并将其转换成统一的标准格式;在分布式日志收集工具Flume中配置Interceptor实现自动化预处理[^2]。 4. **非法字符或编码错误** - 问题描述:文本中含有不可打印字符或是由于编码差异引起的乱码现象。 - 解决方案:先尝试重新指定文件读取时使用的编码方式(UTF-8, GBK),再借助字符串操作函数剔除不符合预期的内容。 5. **异常值** - 问题描述:超出正常范围之外的大数值或小数值干扰统计计算。 - 解决方案:绘制箱型图定位离群点位置,结合领域知识判断是否保留这些极端情况或将它们限定在一个合理区间内。 6. **结构化程度低** - 问题描述:原始资料可能是半结构化的JSON文档或者是完全无序的自由文本。 - 解决方案:运用ETL框架提取关键信息构建关系表单,同时考虑引入自然语言处理技术解析复杂语义内容[^3]。 #### 示例代码片段 下面提供一段Python脚本用于演示如何批量修正脏数据: ```python import pandas as pd def clean_data(df): # 删除全为空白列 df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True) # 替代NA为0 df.fillna(value={'price': 0}, method=None, axis=0, limit=None, downcast=None, inplace=True) # 统一日期样式 df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce') return df ```
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