一、首先理解下面几个函数

设置变量 length()函数 char_length() replace() 函数 max() 函数

1.1、设置变量 set @变量名=值

set @address='中国-山东省-聊城市-莘县';
select @address

1.2 、length()函数 char_length()函数区别

select length('a')
,char_length('a')
,length('中')
,char_length('中')

1.3、 replace() 函数 和length()函数组合

set @address='中国-山东省-聊城市-莘县';
select @address
,replace(@address,'-','') as address_1
,length(@address) as len_add1
,length(replace(@address,'-','')) as len_add2
,length(@address)-length(replace(@address,'-','')) as _count

etl清洗字段时候有明显分割符的如何确定新的数据表增加几个分割出的字段

计算出com_industry中最多有几个 - 符 以便确定增加几个字段 最大值+1 为可以拆分成的字段数 此表为3 因此可以拆分出4个行业字段 也就是4个行业等级

select max(length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))) as _max_count
from etl1_socom_data

1.4、设置变量 substring_index()字符串截取函数用法

set @address='中国-山东省-聊城市-莘县';
select 
substring_index(@address,'-',1) as china,
substring_index(substring_index(@address,'-',2),'-',-1) as province,
substring_index(substring_index(@address,'-',3),'-',-1) as city,
substring_index(@address,'-',-1) as district

1.5、条件判断函数 case when

case when then when then else 值 end as 字段名

select case when 89>101 then '大于' else '小于' end as betl1_socom_data

二、kettle转换etl1清洗

首先建表 步骤在视频里

字段索引 没有提 索引算法建议用BTREE算法增强查询效率

2.1.kettle文件名:trans_etl1_socom_data

2.2.包括控件:表输入>表输出

2.3.数据流方向:s_socom_dataetl1_socom_data

基于python爬虫数据处理(详解)

kettle转换1截图

2.4、表输入2.4、SQL脚本 初步清洗com_district和com_industry字段

select a.*,
case when com_district like '%业' or com_district like '%织' or com_district like '%育' then null else com_district end as com_district1
,case when com_district like '%业' or com_district like '%织' or com_district like '%育' then concat(com_district,'-',com_industry) else com_industry end as com_industry_total
,replace(com_addr,'地 址:','') as com_addr1
,replace(com_phone,'电 话:','') as com_phone1
,replace(com_fax,'传 真:','') as com_fax1
,replace(com_mobile,'手机:','') as com_mobile1
,replace(com_url,'网址:','') as com_url1
,replace(com_email,'邮箱:','') as com_email1
,replace(com_contactor,'联系人:','') as com_contactor1
,replace(com_emploies_nums,'公司人数:','') as com_emploies_nums1
,replace(com_reg_capital,'注册资金:万','') as com_reg_capital1
,replace(com_type,'经济类型:','') as com_type1
,replace(com_product,'公司产品:','') as com_product1
,replace(com_desc,'公司简介:','') as com_desc1
from s_socom_data as a

2.5、表输出

基于python爬虫数据处理(详解)

表输出设置注意事项

注意事项:

① 涉及爬虫增量操作 不要勾选裁剪表选项

②数据连接问题 选择表输出中表所在的数据库

③字段映射问题 确保数据流中的字段和物理表的字段数量一致 对应一致

三、kettle转换etl2清洗

首先建表增加了4个字段 演示步骤在视频里

字段索引 没有提 索引算法建议用BTREE算法增强查询效率

主要针对etl1 生成的新的com_industry进行字段拆分 清洗

3.1.kettle文件名:trans_etl2_socom_data

3.2.包括控件:表输入>表输出

3.3.数据流方向:etl1_socom_dataetl2_socom_data

注意事项:

① 涉及爬虫增量操作 不要勾选裁剪表选项

②数据连接问题 选择表输出中表所在的数据库

③字段映射问题 确保数据流中的字段和物理表的字段数量一致 对应一致

基于python爬虫数据处理(详解)

kettle转换2截图

3.4、SQL脚本 对com_industry进行拆分 完成所有字段清洗 注册资金字段时间关系没有进行细致拆解 调整代码即可

select a.*,
case 
#行业为''的值 置为空
when length(com_industry)=0 then null
#其他的取第一个-分隔符之前
else substring_index(com_industry,'-',1) end as com_industry1,
case 
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=0 then null
#'交通运输、仓储和邮政业-' 这种值 行业2 也置为null
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=1 and length(substring_index(com_industry,'-',-1))=0 then null
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=1 then substring_index(com_industry,'-',-1)
else substring_index(substring_index(com_industry,'-',2),'-',-1)
end as com_industry2,
case 
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))<=1 then null
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=2 then substring_index(com_industry,'-',-1)
else substring_index(substring_index(com_industry,'-',3),'-',-1)
end as com_industry3,
case 
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))<=2 then null
else substring_index(com_industry,'-',-1)
end as com_industry4
from etl1_socom_data as a

四、清洗效果质量检查

4.1爬虫数据源数据和网站数据是否相符

如果本身工作是爬虫和数据处理在一起处理,抓取的时候其实已经判断,此步骤可以省略,如果对接上游爬虫同事,这一步首先判断,不然清洗也是无用功,一般都要求爬虫同事存储请求的url便于后面数据处理查看数据质量

4.2计算爬虫数据源和各etl清洗数据表数据量

注:SQL脚本中没有经过聚合过滤 3个表数据量应相等

4.2.1、sql查询 下面表我是在同一数据库中 如果不在同一数据库 from 后面应加上表所在的数据库名称

不推荐数据量大的时候使用

select count(1) from s_socom_data
union all
select count(1) from etl1_socom_data
union all
select count(1) from etl2_socom_data

4.2.2 根据 kettle转换执行完毕以后 表输出总量对比

基于python爬虫数据处理(详解)

kettle表输出总数据量

4.3查看etl清洗质量

确保前两个步骤已经无误,数据处理负责的etl清洗工作自查开始 针对数据源清洗的字段 写脚本检查 socom网站主要是对地区 和行业进行了清洗 对其他字段做了替换多余字段处理 ,因此采取脚本检查,

找到page_url和网站数据进行核查

where里面这样写便于查看某个字段的清洗情况

select * 
from etl2_socom_data 
where com_district is null and length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=3

http://www.socom.cn/company/7320798.html此页面数据和etl2_socom_data表最终清洗数据对比

基于python爬虫数据处理(详解)

网站页面数据

基于python爬虫数据处理(详解)

etl2_socom_data表数据

清洗工作完成。

以上这篇基于python爬虫数据处理(详解)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
华山资源网 Design By www.eoogi.com

《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。