豆瓣图书数据采集与可视化分析（二）- 豆瓣图书数据清洗与处理

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前言

豆瓣作为国内知名的文化社区，拥有庞大且丰富的图书数据资源。这些数据涵盖了图书的分类、标签、详细信息以及用户的评价等多个维度，为我们深入了解图书世界提供了宝贵的素材。然而，原始的豆瓣图书数据往往存在格式不规范、信息缺失、数据重复以及异常值等问题，这些问题会严重影响数据的质量和后续的分析与应用。
为了充分挖掘豆瓣图书数据的价值，我们需要对其进行一系列的清洗和处理工作。通过对数据的全面检查和针对性处理，我们可以解决数据中存在的各种问题，使数据更加完整、准确和一致。本项目围绕豆瓣图书数据集展开，详细阐述了从数据的初步查看、各列数据的处理（包括拆分、格式转换、异常值处理等），到缺失值和重复值的处理，以及最终将处理后的数据保存到数据库的整个过程。

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一、查看数据基本信息

def data_info(data):"""打印数据的前几行、列名和基本信息。:param data: 待分析的DataFrame数据"""print("数据前几行：")print(data.head().to_csv(sep='\t', na_rep='nan'))  # 使用制表符分隔，方便查看，缺失值用nan表示print("数据列名：")print(data.columns)print("数据基本信息：")data.info()

数据前几行如下所示：

数据前几行：category_name	url	img_url	name	pub	rating	rating_count	plot	buy_info
0	J.K.罗琳	https://book.douban.com/subject/35671734/	https://img9.doubanio.com/view/subject/s/public/s34048686.jpg	哈利·波特与死亡圣器	J.K. 罗琳 / 中国图书进出口总公司 / 2016-8-1 / 30.00元	9.6	(310人评价)	「“把哈利·波特交出来，”伏地魔的声音说，“你们谁也不会受伤。把哈利·波特交出来，我会让学校安然无恙。把哈利·波特交出来，你们会得到奖赏。”」当哈利·波特攀...	nan
1	J.K.罗琳	https://book.douban.com/subject/27625554/	https://img3.doubanio.com/view/subject/s/public/s33973792.jpg	神奇动物在哪里（插图版）	[英]纽特·斯卡曼德 / 一目、马爱农 / 人民文学出版社 / 2018-3 / 45.00	8.5	(483人评价)	《神奇动物在哪里》是“哈利·波特”系列*著名的官方衍生书。它是哈利·波特在霍格沃茨魔法学校的指定教材，由J.K.罗琳（化名纽特·斯卡曼德）撰写。 这一全新的...	纸质版 25.00元
2	J.K.罗琳	https://book.douban.com/subject/27594566/	https://img1.doubanio.com/view/subject/s/public/s32311010.jpg	诗翁彼豆故事集（插图版）	[英]J.K.罗琳 / 马爱农 / 人民文学出版社 / 2018-3	8.9	(721人评价)	《诗翁彼豆故事集》是“哈利·波特”系列的官方衍生书。它是魔法世界家喻户晓的床边故事集，也是邓布利多留给赫敏·格兰杰的礼物。书中故事均由J.K.罗琳撰写。 这...	纸质版 25.00元
3	J.K.罗琳	https://book.douban.com/subject/35909174/	https://img1.doubanio.com/view/subject/s/public/s34330260.jpg	哈利·波特与被诅咒的孩子	[英] J.K.罗琳、[英] 约翰·蒂法尼、[英] 杰克·索恩 / 马爱农 / 人民文学出版社 / 2022-6 / 69.00元	7.0	(84人评价)	第八个故事。 十九年后。 十九年前，哈利·波特、罗恩·韦斯莱和赫敏·格兰杰携手拯救了魔法世界；如今，他们再次踏上了一场非同寻常的冒险旅程。这次与他们同行的，...	纸质版 40.40元
4	J.K.罗琳	https://book.douban.com/subject/26984868/	https://img9.doubanio.com/view/subject/s/public/s29443244.jpg	神奇动物在哪里	[英] J. K. 罗琳 / 马爱农、马珈 / 人民文学出版社 / 2017-4 / 58	8.3	(1346人评价)	读懂“哈利·波特”，从前传开始 《神奇动物在哪里》 J.K.罗琳首次挑战电影编剧 纽特·斯卡曼德邀请你一同探索魔法世界新纪元！ 冒险家、神奇动物学家纽特·...	纸质版 32.00元

数据列名如下所示：

数据列名：
Index(['category_name', 'url', 'img_url', 'name', 'pub', 'rating','rating_count', 'plot', 'buy_info'],dtype='object')

数据基本信息如下所示：

数据基本信息：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 129839 entries, 0 to 129838
Data columns (total 9 columns):#   Column         Non-Null Count   Dtype  
---  ------         --------------   -----  0   category_name  129839 non-null  object 1   url            129839 non-null  object 2   img_url        129839 non-null  object 3   name           129827 non-null  object 4   pub            129436 non-null  object 5   rating         111810 non-null  float646   rating_count   129839 non-null  object 7   plot           119919 non-null  object 8   buy_info       93330 non-null   object 
dtypes: float64(1), object(8)
memory usage: 8.9+ MB

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二、拆分pub列

# 拆分pub列的函数
def split_pub(pub):"""拆分pub列，根据不同的分隔符和格式提取作者、译者、出版社、出版日期和价格信息。:param pub: pub列的单个值:return: 包含提取信息的Series"""if pd.isna(pub):return pd.Series([None, None, None, None, None],index=['author', 'translator', 'publisher', 'publish_date', 'price'])author = translator = publisher = publish_date = price = Noneif '/' in pub:parts = pub.split('/')if len(parts) == 5:author, translator, publisher, publish_date, price = partselif len(parts) == 4:if '.' in pub:author, publisher, publish_date, price = partselse:author, translator, publisher, publish_date = partselif len(parts) == 3:if '.' in pub:author, publish_date, price = partselse:author, publisher, publish_date = partselif len(parts) == 2:if '-' in pub and '.' in pub:publish_date, price = partselse:publisher, publish_date = partselse:if '-' in pub:publish_date = pubelif '出版社' in pub:publisher = pubelse:price = pubreturn pd.Series([author, translator, publisher, publish_date, price],index=['author', 'translator', 'publisher', 'publish_date', 'price'])

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三、日期列处理

此函数用于处理日期列，将日期字符串转换为有效的图书发布年份。会对输入的日期字符串进行格式检查，提取年份部分，并验证年份是否处于合理范围（1900 - 2025），若不符合要求则返回 None。

def process_date(date_str):"""处理日期列，提取年份并进行有效性检查。:param date_str: 日期字符串:return: 有效的年份或None"""if pd.notna(date_str):date_str = date_str.strip()try:year_str = date_str[:4]if len(year_str.strip()) != 4:return Noneyear = int(year_str)if 1900 <= year <= 2025:  # 检查年份范围return yearexcept ValueError:passreturn None

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四、价格列处理

此函数的作用是处理包含价格信息的字符串，从其中提取有效的价格，并对提取出的价格进行有效性检查。 包含价格信息的字符串，通常是类似 “纸质版 39.8 元” 这样的格式。若字符串中包含有效的价格信息且价格在合理范围内，返回该价格（浮点数类型）；若价格超出合理范围，返回设定的上限价格 2000；若字符串为空值、格式不符合要求或在处理过程中出现错误，返回 None。

def process_buy_info(buy_info_str):"""处理价格信息，提取价格并进行有效性检查。:param buy_info_str: 包含价格信息的字符串:return: 有效的价格或None"""if pd.notna(buy_info_str):buy_info_str = buy_info_str.strip()try:price_str = buy_info_str.split(' ')[1].split('元')[0]price = float(price_str)if price <= 2000:  # 检查价格范围return pricereturn 2000except (IndexError, ValueError):passreturn None

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五、出版社列处理

该函数用于处理数据集中的出版社列信息，对传入的出版社信息字符串进行检查，去除其中包含无效信息的部分，筛选出有效的出版社信息。出版社信息的字符串可能是正确的出版社名称，也可能包含如日期等无效信息。若字符串是有效的出版社信息，则返回该字符串；若字符串为缺失值或者包含无效信息（如“年”或“-”），则返回 None。

def process_publish(publish_str):"""处理出版社列，去除无效信息。:param publish_str: 出版社信息字符串:return: 有效的出版社信息或None"""if pd.notna(publish_str):publish_str = publish_str.strip()if '年' not in publish_str and '-' not in publish_str:return publish_strreturn None

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六、评价人数列处理

该函数的主要作用是处理包含评价人数信息的字符串，将不同格式的评价人数描述转换为对应的整数形式，以便后续的数据处理和分析。如果输入的字符串为空值或者无法正确转换为整数，则返回 None。

def process_rating_count(rating_count_str):"""处理评价人数列，将不同格式的评价人数转换为整数。:param rating_count_str: 评价人数信息字符串:return: 评价人数的整数表示或None"""if pd.notna(rating_count_str):rating_count_str = rating_count_str.strip()if rating_count_str == '(少于10人评价)':return 10elif rating_count_str == '(目前无人评价)':return 0try:rating_count = int(rating_count_str.split('(')[1].split('人')[0])return rating_countexcept (IndexError, ValueError):passreturn None

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七、缺失值处理

该函数的主要功能是处理输入的DataFrame数据中的缺失值。针对数据中的不同列，采用不同的策略来处理缺失值，以提高数据的质量和可用性。

缺失值统计情况如下：

缺失值情况：
category_name        0
url                  0
img_url              0
name                12
rating           18029
rating_count         0
plot              9920
author            3842
translator       63390
publisher        15669
publish_year     15801
price            36509
dtype: int64

对于图书名称列的缺失值，使用dropna方法，指定subset为[‘name’]，即删除’name’列中值为缺失值的行。

对于作者列的缺失值，首先使用replace方法，利用正则表达式r’^\s*$'匹配空字符串（包括只包含空白字符的字符串），将其替换为pd.NA（表示缺失值）。然后再使用dropna方法，删除’author’列中值为缺失值的行。

对于评分列的缺失值，使用groupby方法按’category_name’分组，然后对每个组内的’rating’列进行操作。通过transform方法，对每个组内的缺失值使用该组的评分均值（保留一位小数）进行填充。

对于情节简介列的缺失值，使用fillna方法，将’plot’列中的缺失值填充为字符串’未知’。

对于译者列的缺失值，先使用replace方法，将空字符串（包括只包含空白字符的字符串）替换为pd.NA。然后使用fillna方法，将缺失值填充为字符串’无译者’。最后使用apply方法，对每一个译者字符串应用lambda函数，去除字符串前后的空格。

对于出版社列的缺失值，类似作者列的处理方式，先将空字符串替换为pd.NA，然后删除该列中值为缺失值的行。

对于出版年份列的缺失值，按’category_name’分组，对每个组内的’publish_year’列的缺失值使用该组的中位数进行填充。

对于价格列的缺失值，按’category_name’分组，对每个组内的’price’列的缺失值使用该组的均值（保留两位小数）进行填充。

缺失值统计及处理代码如下：

def process_null_data(data):"""处理数据中的缺失值，根据不同列采用不同的处理方法。:param data: 待处理的DataFrame数据"""# data_info(data)  # 查看处理前的数据信息print("缺失值情况：")print(data.isnull().sum())# 处理各列的缺失值data.dropna(subset=['name'], inplace=True)  # 删除图书名称缺失的行data['author'] = data['author'].replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)data.dropna(subset=['author'], inplace=True)  # 删除作者缺失的行data['rating'] = data.groupby('category_name')['rating'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean().round(1)))  # 按类别填充评分缺失值data['plot'].fillna('未知', inplace=True)  # 填充情节简介缺失值data['translator'] = data['translator'].replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)data['translator'].fillna('无译者', inplace=True)data['translator'] = data['translator'].apply(lambda x: x.strip())  # 去除译者前后空格data['publisher'] = data['publisher'].replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)data.dropna(subset=['publisher'], inplace=True)  # 删除出版社缺失的行data['publish_year'] = data.groupby('category_name')['publish_year'].transform(lambda x: x.fillna(x.median()))  # 按类别填充出版年份缺失值data['price'] = data.groupby('category_name')['price'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean().round(2)))  # 按类别填充价格缺失值print("处理后缺失值情况：")print(data.isnull().sum())

处理后缺失值情况如下，可以看到已经没有缺失值。

处理后缺失值情况：
category_name    0
url              0
img_url          0
name             0
rating           0
rating_count     0
plot             0
author           0
translator       0
publisher        0
publish_year     0
price            0
dtype: int64

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八、重复数据处理

def process_repeat_data(data):"""处理数据中的重复值，删除重复行。:param data: 待处理的DataFrame数据:return: 处理后的DataFrame数据"""print("重复值情况：")count = data.duplicated().sum()print(count)if count > 0:data.drop_duplicates(inplace=True)return data

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九、异常值处理

def process_outliers(data):"""处理数据中的异常值，对评分进行范围限制。:param data: 待处理的DataFrame数据"""print("异常值情况：")print(data.describe())data['rating'] = data['rating'].clip(0, 10)  # 限制评分范围在0-10之间

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十、完整代码

豆瓣图书数据清洗与处理的完整代码如下：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine# 查看数据基本信息的函数
def data_info(data):"""打印数据的前几行、列名和基本信息。:param data: 待分析的DataFrame数据"""print("数据前几行：")print(data.head().to_csv(sep='\t', na_rep='nan'))  # 使用制表符分隔，方便查看，缺失值用nan表示print("数据列名：")print(data.columns)print("数据基本信息：")data.info()# 拆分pub列的函数
def split_pub(pub):"""拆分pub列，根据不同的分隔符和格式提取作者、译者、出版社、出版日期和价格信息。:param pub: pub列的单个值:return: 包含提取信息的Series"""if pd.isna(pub):return pd.Series([None, None, None, None, None],index=['author', 'translator', 'publisher', 'publish_date', 'price'])author = translator = publisher = publish_date = price = Noneif '/' in pub:parts = pub.split('/')if len(parts) == 5:author, translator, publisher, publish_date, price = partselif len(parts) == 4:if '.' in pub:author, publisher, publish_date, price = partselse:author, translator, publisher, publish_date = partselif len(parts) == 3:if '.' in pub:author, publish_date, price = partselse:author, publisher, publish_date = partselif len(parts) == 2:if '-' in pub and '.' in pub:publish_date, price = partselse:publisher, publish_date = partselse:if '-' in pub:publish_date = pubelif '出版社' in pub:publisher = pubelse:price = pubreturn pd.Series([author, translator, publisher, publish_date, price],index=['author', 'translator', 'publisher', 'publish_date', 'price'])# 日期列处理函数
def process_date(date_str):"""处理日期列，提取年份并进行有效性检查。:param date_str: 日期字符串:return: 有效的年份或None"""if pd.notna(date_str):date_str = date_str.strip()try:year_str = date_str[:4]if len(year_str.strip()) != 4:return Noneyear = int(year_str)if 1900 <= year <= 2025:  # 检查年份范围return yearexcept ValueError:passreturn None# 价格列处理函数
def process_buy_info(buy_info_str):"""处理价格信息，提取价格并进行有效性检查。:param buy_info_str: 包含价格信息的字符串:return: 有效的价格或None"""if pd.notna(buy_info_str):buy_info_str = buy_info_str.strip()try:price_str = buy_info_str.split(' ')[1].split('元')[0]price = float(price_str)if price <= 2000:  # 检查价格范围return pricereturn 2000except (IndexError, ValueError):passreturn None# 出版社列处理函数
def process_publish(publish_str):"""处理出版社列，去除无效信息。:param publish_str: 出版社信息字符串:return: 有效的出版社信息或None"""if pd.notna(publish_str):publish_str = publish_str.strip()if '年' not in publish_str and '-' not in publish_str:return publish_strreturn None# 评价人数列处理函数
def process_rating_count(rating_count_str):"""处理评价人数列，将不同格式的评价人数转换为整数。:param rating_count_str: 评价人数信息字符串:return: 评价人数的整数表示或None"""if pd.notna(rating_count_str):rating_count_str = rating_count_str.strip()if rating_count_str == '(少于10人评价)':return 10elif rating_count_str == '(目前无人评价)':return 0try:rating_count = int(rating_count_str.split('(')[1].split('人')[0])return rating_countexcept (IndexError, ValueError):passreturn None# 空值处理函数
def process_null_data(data):"""处理数据中的缺失值，根据不同列采用不同的处理方法。:param data: 待处理的DataFrame数据"""# data_info(data)  # 查看处理前的数据信息print("缺失值情况：")print(data.isnull().sum())# 处理各列的缺失值data.dropna(subset=['name'], inplace=True)  # 删除图书名称缺失的行data['author'] = data['author'].replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)data.dropna(subset=['author'], inplace=True)  # 删除作者缺失的行data['rating'] = data.groupby('category_name')['rating'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean().round(1)))  # 按类别填充评分缺失值data['plot'].fillna('未知', inplace=True)  # 填充情节简介缺失值data['translator'] = data['translator'].replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)data['translator'].fillna('无译者', inplace=True)data['translator'] = data['translator'].apply(lambda x: x.strip())  # 去除译者前后空格data['publisher'] = data['publisher'].replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)data.dropna(subset=['publisher'], inplace=True)  # 删除出版社缺失的行data['publish_year'] = data.groupby('category_name')['publish_year'].transform(lambda x: x.fillna(x.median()))  # 按类别填充出版年份缺失值data['price'] = data.groupby('category_name')['price'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean().round(2)))  # 按类别填充价格缺失值print("处理后缺失值情况：")print(data.isnull().sum())# 重复数据处理函数
def process_repeat_data(data):"""处理数据中的重复值，删除重复行。:param data: 待处理的DataFrame数据:return: 处理后的DataFrame数据"""print("重复值情况：")count = data.duplicated().sum()print(count)if count > 0:data.drop_duplicates(inplace=True)return data# 异常值处理函数
def process_outliers(data):"""处理数据中的异常值，对评分进行范围限制。:param data: 待处理的DataFrame数据"""print("异常值情况：")print(data.describe())data['rating'] = data['rating'].clip(0, 10)  # 限制评分范围在0-10之间# 保存数据到MySQL数据库的函数
def save_to_mysql(data, table_name):"""将处理后的数据保存到MySQL数据库。:param data: 待保存的DataFrame数据:param table_name: 数据库表名"""engine = create_engine(f'mysql+mysqlconnector://root:zxcvbq@127.0.0.1:3306/douban')try:data.to_sql(table_name, con=engine, index=False, if_exists='replace')print(f'清洗后的数据已保存到 {table_name} 表')except Exception as e:print(f"保存数据到数据库时出错: {e}")if __name__ == '__main__':# 读取数据data = pd.read_csv('./原始数据层/豆瓣图书数据集.csv')# 查看数据基本信息data_info(data)# 拆分pub列data[['author', 'translator', 'publisher', 'publish_date', 'price']] = data['pub'].apply(split_pub)data.drop(['pub'], axis=1, inplace=True)data.drop(['price'], axis=1, inplace=True)data.to_csv('./中间处理层/拆分列后的豆瓣图书数据集.csv', index=False)data = pd.read_csv('./中间处理层/拆分列后的豆瓣图书数据集.csv')# 日期列处理data['publish_date'] = data['publish_date'].apply(process_date)data.rename(columns={'publish_date': 'publish_year'}, inplace=True)# 价格列处理data['price'] = data['buy_info'].apply(process_buy_info)data.drop(['buy_info'], axis=1, inplace=True)# 出版社列处理data['publisher'] = data['publisher'].apply(process_publish)# 评价人数列处理data['rating_count'] = data['rating_count'].apply(process_rating_count)# 空值处理process_null_data(data)# 重复数据处理data = process_repeat_data(data)# 异常值处理process_outliers(data)# 保存处理后的数据data.to_csv('./中间处理层/清洗后的豆瓣图书数据集.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')# 保存分析后的数据到MySQL数据库save_to_mysql(data, '清洗后的豆瓣图书数据集')

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十一、清洗与处理后的数据集展示

清洗与处理后的数据集部分数据如下图所示：