Scrapy는 파이썬으로 작성된 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 데 사용되며, 이러한 추출된 데이터를 분석하여 유용한 통계를 얻을 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 Scrapy를 사용하여 크롤링한 데이터를 통계 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 수집

먼저, Scrapy를 사용하여 웹 페이지에서 데이터를 수집해야 합니다. Scrapy는 데이터를 추출하는 데 강력한 기능을 제공하는데, HTML의 특정 요소를 선택하고 추출하는 방법을 정의할 수 있습니다. 다음은 Scrapy를 사용하여 웹 페이지에서 데이터를 수집하는 예제 코드입니다.

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # 데이터 추출 로직 작성
        pass

# 크롤러 실행
scrapy crawl my_spider -o data.csv

위의 코드는 MySpider라는 클래스를 정의하고, start_urls에 정의된 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 parse 메소드를 작성한 예시입니다. parse 메소드에서는 추출된 데이터를 처리하는 로직을 작성해야 합니다. 마지막 줄은 크롤러를 실행하는 명령어이며, -o 옵션을 사용하여 추출된 데이터를 data.csv 파일에 저장합니다.

데이터 통계 분석

데이터 수집을 마쳤다면, 이제 추출된 데이터를 분석하여 통계를 얻을 수 있습니다. Python에는 데이터 분석에 유용한 다양한 라이브러리가 있습니다. 예를 들어, pandas, numpy, matplotlib, seaborn 등을 사용하여 데이터를 조작, 분석, 시각화할 수 있습니다.

다음은 pandas를 사용하여 추출된 데이터를 로드하고 통계를 계산하는 예제 코드입니다.

import pandas as pd

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 탐색
print(data.head())

# 통계 계산
print("평균: ", data['value'].mean())
print("중간값: ", data['value'].median())
print("표준편차: ", data['value'].std())

# 데이터 시각화
data['value'].plot(kind='hist')

위의 코드는 data.csv 파일에서 데이터를 로드하고, 데이터를 탐색하여 일부 데이터를 출력하는 예시입니다. 그리고 value 열에 대해 평균, 중간값, 표준편차를 계산하고, 히스토그램을 시각화합니다.

결론

이 블로그 글에서는 Scrapy를 사용하여 데이터를 수집하고, pandas를 사용하여 추출된 데이터를 통계 분석하는 방법을 알아보았습니다. Scrapy와 pandas는 강력한 도구이며, 이를 통해 웹 크롤링 및 데이터 분석 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.