Python采集数据处理:利用Pandas进行组排序和筛选

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 使用Python的Pandas库,结合亿牛云代理和多线程技术,提升网络爬虫数据处理效率。通过代理IP避免封锁,多线程并发采集,示例代码展示数据分组、排序、筛选及代理IP配置和线程管理。

亿牛云代理.png

概述

在现代数据处理和分析中,网络爬虫技术变得越来越重要。通过网络爬虫,我们可以自动化地从网页上收集大量的数据。然而,如何高效地处理和筛选这些数据是一个关键问题。本文将介绍如何使用Python的Pandas库对采集到的数据进行组排序和筛选,并结合代理IP技术和多线程技术,提高数据采集效率。本文的示例将使用爬虫代理服务。

细节

1. 数据采集和处理概述

网络爬虫用于从网站上自动收集数据。采集到的数据往往是非结构化的,使用Pandas库可以帮助我们将这些数据转换为结构化的数据格式(如DataFrame),并进行各种数据处理操作。我们将演示如何使用Pandas对数据进行分组、排序和筛选。

2. 使用代理IP技术

网络爬虫在大量请求网站时可能会被网站封锁。为了避免这种情况,我们可以使用代理IP技术,通过多个IP地址发送请求,从而提高爬虫的稳定性。亿牛云爬虫代理提供了方便的代理IP服务,我们将使用他们的服务进行示例。

3. 实现多线程技术

为了提高数据采集的效率,我们可以使用多线程技术同时进行多个数据采集任务。Python的threading模块可以帮助我们轻松实现多线程。

实现代码

以下是一个完整的Python示例,展示如何使用Pandas处理数据,并结合代理IP和多线程技术进行数据采集:

import pandas as pd
import requests
import threading
from queue import Queue

# 代理IP配置(亿牛云爬虫代理服务)
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "12345"
proxy_user = "your_username"
proxy_pass = "your_password"
proxies = {
   
   
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
}

# 多线程队列
url_queue = Queue()

# 待采集的URL列表
urls = [
    "http://example.com/data1",
    "http://example.com/data2",
    "http://example.com/data3",
    # 添加更多URL
]

# 将URL加入队列
for url in urls:
    url_queue.put(url)

# 爬虫函数
def fetch_data():
    while not url_queue.empty():
        url = url_queue.get()
        try:
            response = requests.get(url, proxies=proxies)
            if response.status_code == 200:
                data = response.json()  # 假设返回数据为JSON格式
                process_data(data)
            else:
                print(f"Failed to fetch {url}: {response.status_code}")
        except Exception as e:
            print(f"Error fetching {url}: {str(e)}")
        url_queue.task_done()

# 数据处理函数
def process_data(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    # 数据分组并排序
    grouped = df.groupby("category")  # 假设有一个'category'列
    sorted_groups = grouped.size().sort_values(ascending=False)
    # 筛选出较大的组
    filtered_groups = sorted_groups[sorted_groups > 10]
    print(filtered_groups)

# 创建和启动线程
threads = []
for i in range(5):  # 创建5个线程
    thread = threading.Thread(target=fetch_data)
    thread.start()
    threads.append(thread)

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

url_queue.join()

print("Data fetching and processing complete.")

代码解释

  1. 代理IP配置: 配置了亿牛云爬虫代理的域名、端口、用户名和密码,并设置了proxies字典。
  2. 多线程队列: 使用Queue模块创建一个线程安全的队列,并将待采集的URL加入队列。
  3. 爬虫函数: fetch_data函数从队列中获取URL,使用代理IP发送请求,获取数据后调用process_data函数进行处理。
  4. 数据处理函数: process_data函数将获取的数据转换为Pandas DataFrame,按“category”列进行分组,排序后筛选出较大的组。
  5. 多线程实现: 创建并启动5个线程,调用fetch_data函数进行数据采集,并等待所有线程完成任务。

总结

通过本文的示例,我们展示了如何使用Pandas进行数据的分组排序和筛选,并结合代理IP和多线程技术提高数据采集的效率。希望本文对您在数据采集和处理方面有所帮助。如果您有任何问题或建议,欢迎交流讨论。

相关文章
|
9天前
|
SQL 并行计算 API
Dask是一个用于并行计算的Python库,它提供了类似于Pandas和NumPy的API,但能够在大型数据集上进行并行计算。
Dask是一个用于并行计算的Python库,它提供了类似于Pandas和NumPy的API,但能够在大型数据集上进行并行计算。
|
8天前
|
大数据 数据处理 API
性能飞跃:Python协程与异步函数在数据处理中的高效应用
【7月更文挑战第15天】在大数据时代,Python的协程和异步函数解决了同步编程的性能瓶颈问题。同步编程在处理I/O密集型任务时效率低下,而Python的`asyncio`库支持的异步编程利用协程实现并发,通过`async def`和`await`避免了不必要的等待,提升了CPU利用率。例如,从多个API获取数据,异步方式使用`aiohttp`并发请求,显著提高了效率。掌握异步编程对于高效处理大规模数据至关重要。
17 4
|
9天前
|
存储 大数据 数据处理
优化Python中的数据处理效率:使用生成器提升性能
在Python编程中,有效的数据处理是提升性能和效率的关键。本文将探讨如何利用生成器(generator)优化数据处理过程,通过实例展示生成器如何在内存效率和执行速度上带来显著提升。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 大数据
驾驭大数据洪流:Pandas与NumPy在高效数据处理与机器学习中的核心作用
【7月更文挑战第13天】在大数据时代,Pandas与NumPy是Python数据分析的核心,用于处理复杂数据集。在一个电商销售数据案例中,首先使用Pandas的`read_csv`加载CSV数据,通过`head`和`describe`进行初步探索。接着,数据清洗涉及填充缺失值和删除异常数据。然后,利用`groupby`和`aggregate`分析销售趋势,并用Matplotlib可视化结果。在机器学习预处理阶段,借助NumPy进行数组操作,如特征缩放。Pandas的数据操作便捷性与NumPy的数值计算效率,共同助力高效的数据分析和建模。
|
11天前
|
搜索推荐 Python
快速排序的 Python 实践:从原理到优化,打造你的排序利器!
【7月更文挑战第12天】Python的快速排序**以分治策略实现高效排序,平均时间复杂度$O(nlogn)$,优于$O(n^2)$的冒泡排序。基本实现通过选取基准元素分割数组,然后递归排序两部分。优化版使用随机基准避免最坏情况。对比显示优化后排序更稳定,适应不同数据集,提升程序性能。
24 4
|
11天前
|
存储 算法 搜索推荐
算法进阶之路:Python 归并排序深度剖析,让数据排序变得艺术起来!
【7月更文挑战第12天】归并排序是高效稳定的排序算法,采用分治策略。Python 实现包括递归地分割数组及合并已排序部分。示例代码展示了如何将 `[12, 11, 13, 5, 6]` 分割并归并成有序数组 `[5, 6, 11, 12, 13]`。虽然 $O(n log n)$ 时间复杂度优秀,但需额外空间,适合大规模数据排序。对于小规模数据,可考虑其他算法。**
37 4
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
【7月更文挑战第12天】Python的Pandas和NumPy库助力高效数据处理。Pandas用于数据清洗,如填充缺失值和转换类型;NumPy则擅长数组运算,如元素级加法和矩阵乘法。结合两者,可做复杂数据分析和特征工程,如产品平均销售额计算及销售额标准化。Pandas的时间序列功能,如移动平均计算,进一步增强分析能力。掌握这两者高级技巧,能提升数据分析质量和效率。
23 4
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据处理
重构数据处理流程:Pandas与NumPy高级特性在机器学习前的优化
【7月更文挑战第14天】在数据科学中,Pandas和NumPy是数据处理的关键,用于清洗、转换和计算。用`pip install pandas numpy`安装后,Pandas的`read_csv`读取数据,`fillna`处理缺失值,`drop`删除列。Pandas的`apply`、`groupby`和`merge`执行复杂转换。NumPy加速数值计算,如`square`进行向量化操作,`dot`做矩阵乘法。结合两者优化数据预处理,提升模型训练效率和效果。
|
4天前
|
存储 数据处理 开发者
告别繁琐查找!Python高级数据结构Trie树与Suffix Tree,让数据处理更轻松!
【7月更文挑战第19天】Python的Trie树优化字符串搜索,利用前缀减少无效操作,提升效率;Suffix Tree则高效处理后缀问题,尤其适用于文本搜索与生物信息学。虽构建复杂,但能加速后缀查询。掌握这两种数据结构,能有效应对大规模数据挑战,简化处理流程,提升开发效率。
|
9天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据处理
从基础到卓越:Pandas与NumPy在复杂数据处理中的实战策略
【7月更文挑战第14天】Pandas与NumPy在数据科学中的核心应用:**加载数据(如`read_csv`)、探索(`head()`, `info()`, `describe()`)、数据清洗(`fillna`, `dropna`, `replace`, `apply`)、数值计算(借助NumPy的`ndarray`)、分组聚合(`groupby`与聚合函数)、窗口函数(如`rolling`)和数据筛选排序(布尔索引,`query`,`sort_values`)。通过这些工具,实现从数据预处理到复杂分析的高效处理。
14 0