在Python中清洗爬虫数据通常涉及以下步骤：
导入必要的库
import pandas as pdimport numpy as np
读取数据
data = pd.read_csv（'data.csv'） 例如，读取CSV文件
数据去重
data = data.drop_duplicates（） 删除重复行
处理缺失值
删除包含缺失值的行data = data.dropna（）或者将缺失值填充为0data = data.fillna（0）
格式转换
去除字符串两端的空格data['column_name'] = data['column_name'].str.strip（）将字符串转换为小写data['column_name'] = data['column_name'].str.lower（）将字符串转换为日期格式data['column_name'] = pd.to_datetime（data['column_name'], format='%Y-%m-%d'）
其他清洗操作
清除无用数据列和维度
删除相同数据
对数据进行勘误
验证数据
检查数据类型
标准化数据
验证数据错误处理
使用工具
可以使用正则表达式（`re`模块）进行更复杂的文本清洗
如`cleanInput`函数，可以清除输入中的换行符、多余空格、文献标记等
定期更新
使用工具定期检查和更新数据清洗流程，以适应数据的变化
以上步骤和代码示例可以帮助你进行基本的爬虫数据清洗。记得在编写清洗代码时，要一边写代码一边测试，确保代码的正确性。
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