【机器学习】数据处理详解

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作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~
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文章目录

【机器学习】数据处理详解
前言
- 什么是网络爬虫？
一、明星图片爬取
- (一)、定义爬取指定url页面的函数
- (二)、爬取图片
二、股票行情爬取与分析
- (一)、爬取股票列表信息
- (二)、股票数据获取
- (三)、股票数据分析
三、科比职业生涯数据爬取与分析
- (一)、科比职业生涯赛事数据爬取
- (二)、科比职业生涯数据分析
总结

前言

什么是网络爬虫？

编写程序从网络中自动获取数据的过程叫作数据爬取，也叫作网络爬虫。网络爬虫一般步骤为：获取爬取页的url，获取页面内容、解析页面、获取所需数据，重复上述过程至爬取结束。

一、明星图片爬取

明星图片爬取基于百度搜索的返回结果进行，在百度搜索“中国艺人”，解析返回页面展示的艺人图片链接并保持。

(一)、定义爬取指定url页面的函数

导入相关包：

import requests
import json
import os

直接使用程序爬取网络数据会被网站识别出来，然后封禁该IP，导致数据爬取中断，所以我们需要首先将程序访问页面伪装成浏览器访问页面

User-Agent：定义一个真实浏览器的代理名称，表明自己的身份（是哪种浏览器），本demo为谷歌浏览器

Accept：告诉WEB服务器自己接受什么介质类型，/ 表示任何类型

Referer：浏览器向WEB服务器表明自己是从哪个网页URL获得点击当前请求中的网址/URL

Connection：表示是否需要持久连接

Accept-Language：浏览器申明自己接收的语言

Accept-Encoding：浏览器申明自己接收的编码方法，通常指定压缩方法，是否支持压缩，支持什么压缩方法（gzip，deflate）

def getPicinfo(url):headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.129 Safari/537.36","Accept": "*/*","Referer": "https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E8%89%BA%E4%BA%BA&fenlei=256&rsv_pq=cf6f24c500067b9f&rsv_t=c2e724FZlGF9fJYeo9ZV1I0edbhV0Z04aYY%2Fn6U7qaUoH%2B0WbUiKdOr8JO4&rqlang=cn&rsv_dl=ib&rsv_enter=1&rsv_sug3=15&rsv_sug1=6&rsv_sug7=101","Host": "sp0.baidu.com","Connection": "keep-alive","Accept-Language": "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7,zh-TW;q=0.6","Accept-Encoding": "gzip, deflate"}# 根据url，使用get()方法获取页面内容，返回相应response = requests.get(url,headers)  # 成功访问了页面if response.status_code == 200:return response.text# 没有成功访问页面，返回Nonereturn None

(二)、爬取图片

使用上述定义好的函数，进行指定url页面的爬取，然后解析返回的页面源码，获取其中的图片链接，并保存图片：

#图片存放地址
Download_dir='picture'
if os.path.exists(Download_dir)==False:os.mkdir(Download_dir)pn_num=1  #  爬取多少页
rn_num=10  #  每页多少个图片for k in range(pn_num):  # for循环，每次爬取一页url="https://sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php?resource_id=28266&from_mid=1&&format=json&ie=utf-8&oe=utf-8&query=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E8%89%BA%E4%BA%BA&sort_key=&sort_type=1&stat0=&stat1=&stat2=&stat3=&pn="+str(k)+"&rn="+str(rn_num)+"&_=1613785351574"res = getPicinfo(url)       # 调用函数，获取每一页内容json_str=json.loads(res)    # 将获取的文本格式转化为字典格式figs=json_str['data'][0]['result']  for i in figs:              # for循环读取每一张图片的名字name=i['ename']img_url=i['pic_4n_78']  # img_url：图片地址img_res=requests.get(img_url)  # 读取图片所在页面内容if img_res.status_code==200: ext_str_splits=img_res.headers['Content-Type'].split('/')ext=ext_str_splits[-1]  # 索引-1指向列表倒数第一个元素fname=name+"."+ext# 保存图片open(os.path.join(Download_dir,fname),  'wb' ).write(img_res.content)print(name,img_url,"saved")

爬取内容部分如图1-1所示：

二、股票行情爬取与分析

首先爬取一个股票名称列表，再获取列表里每支股票的信息。

(一)、爬取股票列表信息

代码如下：

#coding=utf-8
'''
Created on 2021年02月20日@author: zhongshan
'''
#http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html
#爬取该页面股票信息import requests
from fake_useragent import UserAgent
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import csvdef getHtml(url):r = requests.get(url,headers={'User-Agent': UserAgent().random,})r.encoding = r.apparent_encodingreturn r.text#num为爬取多少条记录，可手动设置
num = 20
#该地址为页面实际获取数据的接口地址
stockUrl='http://99.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112408733409809437476_1623137764048&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&fid=f3&fs=m:0+t:80&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1623137764167:formatted'
if __name__ == '__main__':responseText = getHtml(stockUrl)jsonText = responseText.split("(")[1].split(")")[0];resJson = json.loads(jsonText)datas = resJson["data"]["diff"] datalist = []for data in datas:# if (str().startswith('6') or str(data["f12"]).startswith('3') or str(data["f12"]).startswith('0')):row = [data["f12"],data["f14"]]datalist.append(row)print(datalist)      f =open('stock.csv','w+',encoding='utf-8',newline="")writer = csv.writer(f)writer.writerow(('代码', '名称'))for data in datalist:writer.writerow((data[0]+"\t",data[1]+"\t"))f.close()

输出结果如图2-1所示：

(二)、股票数据获取

在获取股票代码及名称列表之后，逐个下载股票数据，根据观察，每支股票的历史数据由四部分组成：头url，上市地(深市，沪市)、股票代码、尾url，只需要组合好上述url，即可获得csv格式的数据，并下载，如下：

import csv
import urllib.request as r
import threading#读取之前获取的个股csv丢入到一个列表中
def getStockList():stockList = []f = open('stock.csv','r',encoding='utf-8')f.seek(0)reader = csv.reader(f)for item in reader:stockList.append(item)f.close()return stockListdef downloadFile(url,filepath):# print(filepath)try:r.urlretrieve(url,filepath)except Exception as e:print(e)print(filepath,"is downloaded")pass#设置信号量，控制线程并发数
sem = threading.Semaphore(1)
def downloadFileSem(url,filepath):with sem:downloadFile(url,filepath)urlStart = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code='
urlEnd = '&end=20210221&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;VOTURNOVER;VATURNOVER'if __name__ == '__main__':stockList = getStockList()stockList.pop(0)print(stockList)for s in stockList:scode = str(s[0].split("\t")[0])#0：沪市；1：深市url = urlStart + ("0" if scode.startswith('6') else "1") + scode + urlEndprint(url)filepath = (str(s[1].split("\t")[0])+"_"+scode) + ".csv"threading.Thread(target=downloadFileSem,args=(url,filepath)).start()

下载文件部分列表如图2-2所示：

(三)、股票数据分析

现在，我们对股票数据做一些简单的分析，比如股票的最高价、最低价随时间的变化，股票的涨跌幅/涨跌额随时间的变化，以及当天的成交量与前一天的涨跌幅有何关系等。

上述分析可以使用作图的方式进行直观展示。

定义加载数据的功能函数：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
# 设置显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来显示负号
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 # 每英寸点数 files = []
# ['日期' '股票代码' '名称' '收盘价' '最高价' '最低价' '开盘价' '前收盘' '涨跌额' '涨跌幅' '成交量' '成交金额']
def read_file(file_name):data = pd.read_csv(file_name,encoding='gbk')  col_name = data.columns.values return data, col_namedef get_files_path():stock_list=getStockList()paths = []for stock in stock_list[1:]:p = stock[1].strip()+"_"+stock[0].strip()+".csv" print(p) data,_ = read_file(p)if len(data)>1:files.append(p) print(p)
get_files_path()
print(files)

定义get_diff(file_name)函数，作该股票的涨跌幅/涨跌额随时间的变化图像，可以将该支股票的波动性观察一段时间。

# 获取股票的涨跌额及涨跌幅度变化曲线
# ['日期' '股票代码' '名称' '收盘价' '最高价' '最低价' '开盘价' '前收盘' '涨跌额' '涨跌幅' '成交量' '成交金额']
def get_diff(file_name):data, col_name = read_file(file_name)index = len(data['日期'])-1sep = index//15plt.figure(figsize=(15,17))  x = data['日期'].values.tolist()x.reverse()# x = x[-index:]xticks=list(range(0,len(x),sep))xlabels=[x[i] for i in xticks]xticks.append(len(x))# xlabels.append(x[-1])y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌额'].values.tolist()]y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌幅'].values.tolist()]y1.reverse()y2.reverse()# y1 = y1[-index:]# y2 = y2[-index:]ax1 = plt.subplot(211)plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='r')plt.title('{}-涨跌额/涨跌幅'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20)ax1.set_xticks(xticks)ax1.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)# plt.xlabel('日期')plt.ylabel('涨跌额',fontsize=20)ax2 = plt.subplot(212)plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='g')# plt.title('{}-涨跌幅'.format(file_name.split('_')[0]))ax2.set_xticks(xticks)ax2.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)plt.xlabel('日期',fontsize=20)plt.ylabel('涨跌幅',fontsize=20) plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_diff.png')plt.show()

定义get_max_min(file_name)函数，做该股票的每日最高价/最低价随时间的变化图像，也可以将该支股票的波动性或者是否增值观察一段时间。

def get_max_min(file_name):data, col_name = read_file(file_name)index = len(data['日期'])-1sep = index//15plt.figure(figsize=(15,10))  x = data['日期'].values.tolist()x.reverse()x = x[-index:]xticks=list(range(0,len(x),sep))xlabels=[x[i] for i in xticks]xticks.append(len(x))# xlabels.append(x[-1])y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['最高价'].values.tolist()]y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['最低价'].values.tolist()]y1.reverse()y2.reverse()y1 = y1[-index:]y2 = y2[-index:]ax = plt.subplot(111)plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='r',linestyle="-")plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='g',linestyle="--")plt.title('{}-最高价/最低价'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20)ax.set_xticks(xticks)ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)plt.xlabel('日期',fontsize=20)plt.ylabel('价格',fontsize=20) plt.legend(['最高价','最低价'],fontsize=20)plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_minmax.png')plt.show()

定义get_deal(file_name)函数，作该股票的每日成交量/成交金额随时间变化的图像，可以观察一段时间内该支股票的成交量变化，以及是否存在大宗交易：

def get_deal(file_name):data, col_name = read_file(file_name)index = len(data['日期'])-1sep = index//15plt.figure(figsize=(15,10))  x = data['日期'].values.tolist()x.reverse()x = x[-index:]xticks=list(range(0,len(x),sep))xlabels=[x[i] for i in xticks]xticks.append(len(x))# xlabels.append(x[-1])y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交量'].values.tolist()]y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交金额'].values.tolist()] y1.reverse()y2.reverse()y1 = y1[-index:]y2 = y2[-index:]ax = plt.subplot(111)plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='b',linestyle="-")plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='r',linestyle="--")plt.title('{}-成交量/成交金额'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20)ax.set_xticks(xticks)ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)plt.xlabel('日期',fontsize=20)# plt.ylabel('') plt.legend(['成交量','成交金额'],fontsize=20)plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_deal.png')plt.show()

定义get_rel(flie_name)函数，做该股票的成交量与前一天涨跌额的关系图像，直观地展示涨跌额对成交量的影响。

def get_rel(file_name):data, col_name = read_file(file_name)index = len(data['日期'])-1sep = index//15plt.figure(figsize=(15,10))  x = data['日期'].values.tolist()x.reverse()x = x[-index:]xticks=list(range(0,len(x),sep))xlabels=[x[i] for i in xticks]xticks.append(len(x))# xlabels.append(x[-1])y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交量'].values.tolist()]y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌幅'].values.tolist()] y1.reverse()y2.reverse()y1 = y1[-index:]y2 = y2[-index:]y2 = [0] + y2[:-1]ax = plt.subplot(111)plt.scatter(y2,y1)plt.title('{}-成交量与前一天涨跌幅的关系'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20)# ax.set_xticks(xticks)# ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)plt.xlabel('前一天涨跌幅',fontsize=20)plt.ylabel('成交量',fontsize=20) # plt.legend(['成交量','成交金额'],fontsize=20)plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_rel.png')plt.show()
# for file in files:
#     get_diff(file)# for file in files:
#     get_max_min(file)
print(len(files))

调用上述分析函数，为每支股票绘制相关的展示图：

for file in files:get_max_min(file)get_deal(file)get_diff(file)get_rel(file)

股票的涨跌额及涨跌幅度变化如下图2-3、2-4所示：

股票的最高价/最低价变化如图2-5所示：

股票成交量/成交金额变化如图2-6所示：

股票的涨跌额与次日成交量关系如下图2-7所示：

三、科比职业生涯数据爬取与分析

本实验从网址http://www.stat-nba.com获取科比的相关数据，主要包括：常规赛、季后赛、全明星赛三种赛事的数据。

(一)、科比职业生涯赛事数据爬取

导入相关包

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

获取url页面内容，并以文本格式返回

def getKobeList(code):url = "http://www.stat-nba.com/player/stat_box/195_"+code+".html"response = requests.get(url)resKobe = response.textreturn resKobe

获取Kobe历史数据

#获取kobe历史数据
def getRow(resKobe,code):soup = BeautifulSoup(resKobe,"html.parser") table = soup.find_all(id='stat_box_avg')#表头header = []if code == "season":header = ["赛季","出场","首发","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分","胜","负"]if code == "playoff":header = ["赛季","出场","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分","胜","负"]if code == "allstar":header = ["赛季","首发","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分"]#数据rows = [];rows.append(header)for tr in table[0].find_all("tr",class_="sort"): row = []for td in tr.find_all("td"):rank = td.get("rank")if rank != "LAL" and rank != None:row.append(td.get_text())rows.append(row)return rows#写入csv文件,rows为数据，dir为写入文件路径
def writeCsv(rows,dir):with open(dir, 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerows(rows)#常规赛数据
resKobe = getKobeList("season")
rows = getRow(resKobe,"season")
#print(rows)
writeCsv(rows,"season.csv")
print("season.csv saved")#季后赛数据
resKobe = getKobeList("playoff")
rows = getRow(resKobe,"playoff")
#print(rows)
writeCsv(rows,"playoff.csv")
print("playoff.csv saved")#全明星数据
resKobe = getKobeList("allstar")
rows = getRow(resKobe,"allstar")
#print(rows)
writeCsv(rows,"star.csv")
print("star.csv saved")

(二)、科比职业生涯数据分析

针对不同赛事以及不同时间，绘制科比的职业生涯得分情况，比如，绘制各个赛季科比的篮板数、助攻、得分情况分布，可以在一定程度上反映其在各个赛季的贡献程度。首先定义展示函数show_score()，传入不同赛事的名称，要展示的项，以及绘制线型等：

# 篮板、助攻、得分
def show_score(game_name='season', item='篮板', plot_name='line'):# game_name: season, playoff, star# item: 篮板，助攻，得分# plot_name: line,barfile_name = game_name+'.csv'data = pd.read_csv(file_name)X= data['赛季'].values.tolist()X.reverse()if item=='all':Y1 = data['篮板'].values.tolist()Y2 = data['助攻'].values.tolist()Y3 = data['得分'].values.tolist()Y1.reverse()Y2.reverse()Y3.reverse()else:Y = data[item].values.tolist() Y.reverse() if plot_name=='line':if item=='all':plt.plot(X,Y1,c='r',linestyle="-.")plt.plot(X,Y2,c='g',linestyle="--")plt.plot(X,Y3,c='b',linestyle="-")legend=['篮板','助攻','得分']else:plt.plot(X,Y,c='g',linestyle="-")legend=[item]elif plot_name=='bar':#facecolor:表面的颜色;edgecolor:边框的颜色if item=='all':fig = plt.figure(figsize=(15,5))ax1 = plt.subplot(131)plt.bar(X,Y1,facecolor = '#9999ff',edgecolor = 'white')plt.legend(['篮板'])plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name)plt.xticks(rotation=60)plt.ylabel('篮板')ax2 = plt.subplot(132)plt.bar(X,Y2,facecolor = '#999900',edgecolor = 'white')plt.legend(['助攻'])plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name)plt.xticks(rotation=60)plt.ylabel('助攻')ax3 = plt.subplot(133)plt.bar(X,Y3,facecolor = '#9988ff',edgecolor = 'white')legend=['得分']else:plt.bar(X,Y,facecolor = '#9900ff',edgecolor = 'white')legend=[item] else:returnplt.legend(legend)plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name)plt.xticks(rotation=60)plt.xlabel('赛季')if item!='all':plt.ylabel(item)else:plt.ylabel('得分')plt.savefig('work/Kobe职业生涯数据分析_{}_{}.png'.format(game_name,item))plt.show()# 篮板、助攻、得分
game_name = 'season'
for game_name in ['season','playoff','star']:show_score(game_name=game_name, item='篮板', plot_name='bar')show_score(game_name=game_name, item='助攻', plot_name='bar')show_score(game_name=game_name, item='得分', plot_name='bar')show_score(game_name=game_name, item='篮板', plot_name='line')show_score(game_name=game_name, item='助攻', plot_name='line')show_score(game_name=game_name, item='得分', plot_name='line')show_score(game_name=game_name, item='all', plot_name='bar')show_score(game_name=game_name, item='all', plot_name='line')

根据上面定义的绘图函数，绘制Kobe在各种赛事中的相关数据，如下图3-1、3-2、3-3所示：

输出部分结果如图3-4至3-8所示：

总结

本系列文章内容为根据清华社出版的《机器学习实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞桨开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！

最后，引用本次活动的一句话，来作为文章的结语～(￣▽￣～)~：

【学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。】

ps：更多精彩内容还请进入本文专栏：人工智能，进行查看，欢迎大家支持与指教啊～(￣▽￣～)~