python爬虫爬历史数据预测

### 如何用Python编写爬虫抓取历史数据用于预测分析 要实现使用Python编写的爬虫来抓取历史数据并进行预测分析，可以从以下几个方面入手： #### 1. 安装必要的库 为了完成这一任务，需要安装一些常用的Python库。以下是推荐的依赖项及其用途： - `requests` 和 `BeautifulSoup`: 用于网页解析和HTML提取。 - `pandas`: 提供高效的数据结构支持数据分析。 - `matplotlib`, `seaborn`: 可视化工具，帮助理解数据分布。 - `scikit-learn`: 实现机器学习算法，构建预测模型。 可以通过以下命令安装所需库[^4]: ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn scikit-learn yfinance ``` --- #### 2. 抓取历史数据 对于特定领域的历史数据（如股票市场），可以直接利用现有的API接口简化开发流程。例如，`yfinance` 是一个强大的第三方库，能够轻松获取金融市场的公开数据。 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用 `yfinance` 获取某只股票的历史价格数据: ```python import yfinance as yf import pandas as pd # 设置目标股票代码 (e.g., AAPL 表示苹果公司) stock_symbol = 'AAPL' # 下载指定时间段内的历史数据 data = yf.download(stock_symbol, start='2020-01-01', end='2023-01-01') # 将数据保存至CSV文件 data.to_csv(f'{stock_symbol}_historical_data.csv') print(data.head()) ``` 如果涉及其他类型的历史数据（比如天气记录），则可能需要手动发送HTTP请求访问对应站点，并借助正则表达式或 BeautifulSoup 解析页面内容[^5]。 --- #### 3. 数据清洗与预处理 原始数据通常存在缺失值、异常点等问题，在建模前需对其进行清理。Pandas 库提供了丰富的功能辅助此过程。例如，删除重复行、填补空缺字段或者转换时间戳格式等操作均能显著提升后续计算效率[^3]。 一段典型的数据清洗脚本如下所示： ```python import pandas as pd # 加载已下载的数据集 df = pd.read_csv('weather_historical_data.csv') # 去除多余的列 columns_to_drop = ['Unnamed: 0'] if any(col in df.columns for col in columns_to_drop): df.drop(columns=columns_to_drop, inplace=True) # 替换错误标记 (-9999) 为 NaN 并填充最近的有效观测值 df.replace(-9999, pd.NA, inplace=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # 转换日期列为 datetime 类型 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 输出整理后的表格概览 print(df.info(), "\nSample Data:\n", df.head(5)) ``` --- #### 4. 构建预测模型 经过充分准备之后，就可以着手训练回归类别的监督学习器了。这里列举两种常见方法作为参考案例——线性回归和支持向量机(SVM)[^2]。 ##### 方法 A: 线性回归 适用于关系较为平稳的时间序列变量之间建立联系的情况。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error X = df[['Open', 'High', 'Low']] # 特征集合 y = df['Close'] # 目标标签 # 划分训练集/测试集比例8:2 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model_lr = LinearRegression() model_lr.fit(X_train, y_train) predictions = model_lr.predict(X_test) error = mean_squared_error(y_test, predictions)**0.5 print(f'Linear Regression RMSE Error: {error:.2f}') ``` ##### 方法 B: 支持向量机 当面对复杂模式识别需求时可考虑采用SVM技术解决分类难题。 ```python from sklearn.svm import SVR svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1) svr_lin = SVR(kernel='linear', C=100, gamma='auto') svr_poly = SVR(kernel='poly', C=100, gamma='auto', degree=3, epsilon=.1) non_linear_models = [svr_rbf, svr_lin, svr_poly] for idx, clf in enumerate(non_linear_models): clf.fit(X_train.values.reshape(-1, 1), y_train) prediction_svr = clf.predict(X_test.values.reshape(-1, 1)) error_svr = ((prediction_svr - y_test)**2).mean() ** .5 print(f'SVR Model ({idx}) Root Mean Squared Error:', round(error_svr, 2)) ``` --- #### 总结 上述步骤涵盖了从环境搭建到最终评估整个工作流的关键环节。值得注意的是实际应用过程中还需综合考量多种因素影响效果优化方向[^1]。