以上介绍了十二种常用的数据清洗技术，包括删除缺失值、填充缺失值、删除重复值、转换数据类型、处理异常值、标准化与归一化、重命名列名、合并数据集、日期时间处理、文本数据处理、处理分类数据以及处理缺失值的高级技巧。通过实际代码示例展示了每种技术的具体应用，有助于读者更好地理解和掌握这些技术。

上一篇演示了如何使用requests模块向网站发送http请求，获取到网页的HTML数据。这篇来演示如何使用BeautifulSoup模块来从HTML文本中提取我们想要的数据。

本章对本系统设计的功能性需求和非功能性需求进行了详细的分析。把系统所需要的模块进行了整理和划分，明确了各个功能的需求。设计任务：完成一个基于爬虫的网络页面和数据分析(1)访问功能：使用爬虫进行页面访问。(2)查询功能：运用程序在页面上进行自动关键字查询。(3)爬取功能：对于页面上的信息进行过滤和针对化的爬取。(4)存储功能：对于信息进行本地化的存储，将爬取数据保存至csv文件内。(5)数据分析功能

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