4、数据处理与格式化全攻略

数据处理与格式化全攻略

1. 数据抓取与存储流程

在数据处理中，数据抓取是第一步。以获取温度数据为例，我们需要找到两个模式。首先是 URL 中的模式，其次是加载的网页中的模式，通过这些模式来获取实际的温度值。若要加载 2009 年不同日期的页面，只需更改 URL 中的月份和日期部分。在 HTML 页面中，温度值包含在 nobr 类的第六次出现处。

如果 URL 没有明显的模式，我们可以尝试通过网站地图或者搜索引擎来获取想要抓取的所有页面的 URL。

找到模式后，我们需要进行迭代操作。即通过编程的方式访问所有页面，加载并解析它们。在 Python 中，我们可以使用 Beautiful Soup 库来轻松解析 XML 和 HTML。不同的编程语言可能有类似的库。

最后，我们需要将数据存储起来。最简单的方法是将数据存储为逗号分隔值的纯文本文件，当然，如果有数据库，也可以将数据存储在数据库中。

当遇到使用 JavaScript 加载数据的网页时，处理过程仍然类似，但会更复杂一些。以下是数据抓取与存储的流程图：

graph TD;
    A[寻找模式] --> B[迭代访问页面];
    B --> C[加载并解析页面];
    C --> D[存储数据];

2. 数据格式化的重要性

不同的可视化工具使用不同的数据格式，我们使用的数据结构也会根据想要讲述的故事而有所不同。因此，数据结构的灵活性越高，我们能获得的可能性就越多。