Python爬虫数据清洗与分析：Pandas与Great Expectations实战指南

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框输入如下内容

   帮我开发一个电商评论数据清洗系统，帮数据分析师解决原始数据重复、缺失和异常问题。系统交互细节：1. 采集电商平台评论数据 2. 使用Pandas进行智能去重和缺失值填充 3. 通过Great Expectations验证数据质量 4. 输出清洗后的结构化数据。注意事项：需处理多语言文本和特殊符号。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

数据清洗核心要点

1. 数据质量痛点分析：电商评论数据常见问题包括30%重复数据、15%缺失值、异常值污染（如刷评机器人）以及多语言编码混乱。这些问题直接影响后续分析和模型训练效果。

2. 智能去重策略：

3. 精确去重：直接删除完全相同的记录行

4. 语义模糊去重：使用TF-IDF向量化和余弦相似度计算，识别内容相似度超过95%的评论，仅保留时间最早的一条

5. 缺失值处理技巧：

6. 数值型字段：采用中位数填充评级数据，并限制在1-5的合理范围

7. 文本型字段：简单场景用固定值填充，复杂场景可训练随机森林模型基于其他字段预测缺失评论

8. Great Expectations质量验证：

9. 定义核心验证规则：评级范围(1-5)、用户ID唯一性、评论非空等

10. 高级验证场景：检测非自然语言评论（少于3个中文词语）、检查用户评论时间连续性（间隔不超过3天）

11. 性能优化方案：

12. 使用Dask实现分布式处理加速
13. 集成Prometheus监控数据质量得分

完整处理流程

1. 数据采集阶段通过爬虫获取原始评论
2. 初步清洗去除完全重复数据
3. 基于语义相似度进行模糊去重
4. 按字段类型采用不同策略处理缺失值
5. 执行Great Expectations质量验证
6. 验证通过后输出清洗好的结构化数据

实践心得

通过InsCode(快马)平台可以快速搭建这个数据清洗项目，无需手动配置环境就能体验完整流程。平台的一键部署功能特别适合展示这种持续运行的数据处理管道，生成的项目可以直接看到清洗前后的数据对比效果。实际使用中发现，平台提供的Pandas和Great Expectations环境预装省去了大量依赖安装时间，让开发者可以专注在业务逻辑实现上。