在网络爬虫实战中，爬取到的原始数据往往存在字段缺失、格式混乱、数值异常、重复冗余等问题，直接用于分析或入库会严重影响结果准确性。Pandas 作为 Python 数据处理的核心库，提供了简洁高效的缺失值与异常值处理方案。本文从爬虫场景出发，系统讲解如何用 Pandas 完成数据清洗关键步骤。
一、爬虫数据为什么必须做清洗？
爬虫数据天生 "不干净"，常见问题包括：
- 部分页面加载失败，导致字段为空（
None、''、NaN） - 反爬机制触发，返回占位符或无效字符
- 网页结构变更，部分字段抓取不到
- 数值型数据混入文字、符号，出现极端异常值
- 重复请求造成重复数据
未经清洗的数据会导致：统计错误、模型失效、入库失败、业务决策偏差。因此，数据清洗是爬虫流程中必不可少的一环。
二、环境准备与数据读入
首先安装并导入依赖库，读取爬虫保存的 CSV/Excel 原始数据：
python
运行
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取爬虫数据（CSV/Excel）
df = pd.read_csv("spider_data.csv")
# 查看数据基本信息
df.head()
df.info()
df.describe()三、缺失值识别与处理
1. 缺失值识别
Pandas 提供快速定位缺失值的方法：
python
运行
# 查看每列是否存在缺失
df.isnull().sum()
# 查看缺失值占比
df.isnull().mean() * 100
# 筛选存在缺失的行
df[df.isnull().any(axis=1)]爬虫中常见的 "伪缺失"：空字符串、-、暂无、null 字符串，需先统一转为 NaN：
python
运行
# 将自定义缺失标记转为 NaN
df.replace(["", "-", "暂无", "null", "None"], np.nan, inplace=True)2. 缺失值处理策略
根据业务场景选择处理方式：
（1）删除缺失值
适用于缺失比例低、字段不重要的场景：
python
运行
# 删除包含任何缺失的行
df.dropna(inplace=True)
# 只删除指定列缺失的行
df.dropna(subset=["title", "price"], inplace=True)
# 缺失占比过高直接删列
df.drop(columns=["useless_col"], inplace=True)（2）填充缺失值
分类字段：用众数、固定值填充
python
运行
df["category"].fillna("其他", inplace=True)
df["source"].fillna(df["source"].mode()[0], inplace=True)数值字段：用均值、中位数、0 填充
python
运行
df["price"].fillna(df["price"].median(), inplace=True)
df["view_count"].fillna(0, inplace=True)时间 / 文本字段：向前 / 向后填充
python
运行
df["publish_time"].fillna(method="ffill", inplace=True) # 前向填充
df["content"].fillna("无描述", inplace=True)四、异常值识别与处理
异常值指明显偏离正常范围的数据（如价格为负数、浏览量超大、日期异常），是爬虫数据高频问题。
1. 异常值常用检测方法
（1）描述统计筛选
python
运行
# 查看数值列极值
df.describe()
# 筛选异常范围数据
abnormal_price = df[(df["price"] < 0) | (df["price"] > 100000)]（2）四分位数（IQR）法
适用于连续数值，自动识别离群点：
python
运行
def detect_abnormal_iqr(data, col):
Q1 = data[col].quantile(0.25)
Q3 = data[col].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower = Q1 - 1.5 * IQR
upper = Q3 + 1.5 * IQR
return data[(data[col] < lower) | (data[col] > upper)]
# 调用检测
abnormal = detect_abnormal_iqr(df, "price")2. 异常值处理方案
- 删除异常行：明显错误且无法修正
- 替换为合理值：用均值、中位数、边界值覆盖
- 标记为异常：新增列标注，不删除原数据
python
运行
# 价格异常替换为中位数
df.loc[df["price"] > 10000, "price"] = df["price"].median()
# 新增异常标记列
df["is_abnormal"] = np.where(df["view_count"] > 1000000, 1, 0)五、爬虫数据清洗通用流程
实际项目中推荐固定清洗 pipeline：
- 读取爬虫原始数据
- 统一列名、去除无用列
- 转换数据类型（字符串转数值、时间格式化）
- 处理缺失值（识别→替换→填充 / 删除）
- 处理异常值（检测→修正 / 标记）
- 去重、格式统一
- 输出清洗后数据
python
运行
# 最终去重
df.drop_duplicates(subset=["url"], inplace=True)
# 保存清洗结果
df.to_csv("spider_data_clean.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")六、总结
Pandas 为爬虫数据清洗提供了一站式解决方案：
- 缺失值：先识别占比，再按字段类型选择删除 / 填充
- 异常值：用统计方法定位，结合业务逻辑修正
- 核心原则：不盲目删数据、不随意填值，始终贴合爬虫业务场景
掌握这套方法，能大幅提升爬虫数据质量，为后续数据分析、可视化、机器学习打下坚实基础。