1. 读取JSON/CSV格式的原始数据 2. 数据清洗:去重、填充缺失值、格式标准化 3. 统计分析:计数、去重率、异常检测 4. 生成Excel报表(包含数据和图表)
Scanned 2/12/2026
Install via CLI
openskills install majiayu000/claude-skill-registry---
name: 爬虫数据处理
description: 清洗爬虫数据并生成Excel报表。处理JSON/CSV格式的爬虫数据,去重、格式化、生成统计报表时使用。
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# 爬虫数据处理
## 处理流程
1. 读取JSON/CSV格式的原始数据
2. 数据清洗:去重、填充缺失值、格式标准化
3. 统计分析:计数、去重率、异常检测
4. 生成Excel报表(包含数据和图表)
## 脚本功能
### scripts/process.py
主处理脚本:
```python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart
def clean_data(df):
# 去重
df = df.drop_duplicates()
# 填充缺失值
df = df.fillna('')
# 标准化格式
df['price'] = df['price'].astype(float)
return df
def generate_report(df, output_file):
# 生成Excel
with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='数据', index=False)
# 添加统计
stats = df.describe()
stats.to_excel(writer, sheet_name='统计')
# 添加图表
wb = writer.book
ws = wb['统计']
chart = BarChart()
# ...图表配置
```
### scripts/dedupe.py
快速去重工具:
```python
import json
def dedupe_json(file_path, key_field):
with open(file_path) as f:
data = json.load(f)
seen = set()
unique_data = []
for item in data:
key = item.get(key_field)
if key and key not in seen:
seen.add(key)
unique_data.append(item)
return unique_data
```
## 使用示例
处理JSON数据:
运行 python scripts/process.py data.json --output report.xlsx
快速去重:
运行 python scripts/dedupe.py data.json --key url
## 输出说明
生成的Excel包含:
- 数据sheet:清洗后的完整数据
- 统计sheet:数量、去重率、价格分布等
- 图表sheet:可视化统计结果No comments yet. Be the first to comment!