从HTML提取结构化数据后，通过清洗与统计方法检测异常。先用BeautifulSoup解析HTML并转为DataFrame，再识别格式错误、缺失值、极端值等异常，结合Z-score、IQR、正则校验等方法进行数值与类别字段检测，最后采用替换、填充、删除或人工复核等方式处理异常，确保数据质量。
HTML 数据本身是结构化标记语言，主要用于网页展示，不直接用于统计分析。但在实际应用中，我们常需要从 HTML 页面中提取数据（如表格、列表等），这些提取后的数据可能包含异常值。因此，“HTML 数据的异常检测”通常指的是：从 HTML 中解析出的数据进行清洗和异常识别的过程。以下是具体方法和步骤。
1. 数据提取与结构化
在检测异常前，需先将 HTML 内容转化为结构化数据（如列表、字典、DataFrame）：
- 使用 Python 的 BeautifulSoup 或 lxml 解析 HTML，提取表格（
）、列表（
- /
- 将提取的数据转换为 Pandas DataFrame，便于后续处理。
示例代码片段：
from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') table = soup.find('table') df = pd.read_html(str(table))[0] # 转为 DataFrame
2. 常见异常类型识别
从 HTML 提取的数据常见异常包括：
立即学习“前端免费学习笔记（深入）”；
- 格式错误：数字字段含非数字字符（如 "123元"、"N/A"）。
-
缺失值：空单元格、
或占位符（如 "--"、“暂无”）。 - 极端值：明显偏离正常范围（如年龄为 200，价格为 -999）。
- 重复数据：同一记录多次出现，可能是页面分页重复渲染导致。
- 编码乱码：中文显示为“??”或乱码，影响文本分析。
3. 异常检测方法
根据数据类型选择合适的检测手段：
-
数值型字段：使用统计方法识别离群点。
- Z-score：绝对值大于 3 视为异常。
- IQR 法：超出 Q1 - 1.5×IQR 或 Q3 + 1.5×IQR 的值为异常。
- 类别型字段：检查非法取值或拼写错误（如“男”、“男性”、“M”混用）。
- 时间字段：验证日期格式是否统一，是否存在未来时间或逻辑错误（如出生日期晚于当前日期）。
- 文本长度：字段内容过长或过短（如手机号为 3 位）可视为异常。
4. 异常处理策略
发现异常后，根据业务场景决定处理方式：
- 清洗替换：去除单位符号（如“元”、“kg”），将“--”替换为 NaN。
- 填充缺失：使用均值、中位数或前后行数据填充。
- 删除异常行：对无法修复的极端错误记录直接剔除。
- 人工复核：对疑似异常但不确定的数据打标签，交由人工确认。
- 正则校验：用正则表达式规范字段格式（如邮箱、电话）。
基本上就这些。关键是从 HTML 提取数据时保持结构清晰，尽早做类型转换和清洗，再结合统计与规则方法识别异常。自动化脚本配合人工抽查，能有效提升数据质量。
