仿土豆网站源码,商品网站策划书,农产品信息网站建设方案,浙江住房和城乡建设网站数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作#xff0c;同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据#xff0c;这听起来有些匪夷所思#xff0c;但在实际的工作中确实如此。数据清洗的目的有两个#xff0c;第一是通过清洗让数据可用…数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据这听起来有些匪夷所思但在实际的工作中确实如此。数据清洗的目的有两个第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗干净的数据也要洗。在数据分析中特别是文本分析中字符处理需要耗费极大的精力因而了解字符处理对于数据分析而言也是一项很重要的能力。字符串处理方法首先我们先了解下都有哪些基础方法首先我们了解下字符串的拆分split方法聽聽聽stri like apple,i like bananerprint(str.split(,))对字符str用逗号进行拆分的结果[i like apple, i likebananer]聽聽聽print(str.split( ))根据空格拆分的结果[i, like, apple,i, like,bananer]聽聽聽print(str.index(,))print(str.find(,))两个查找结果都为12找不到的情况下index返回错误find返回-1聽聽聽print(str.count(i))结果为connt用于统计目标字符串的频率聽聽聽print(str.replace(,, ).split( ))结果为[i, like, apple, i, like, bananer]这里replace把逗号替换为空格后在用空格对字符串进行分割刚好能把每个单词取出来。除了常规的方法以外更强大的字符处理工具费正则表达式莫属了。正则表达式在使用正则表达式前我们还要先了解下正则表达式中的诸多方法。下面我来看下个方法的使用首先了解下match和search方法的区别聽聽聽str Cats are smarter than dogspatternre.compile(r(.*) are (.*?) .*)resultre.match(pattern,str)聽for i in range(len(result.groups()) 1):聽print(result.group(i))结果为Cats are smarter than dogsCatssmarter这种形式的pettern匹配规则下match和search方法的的返回结果是一样的此时如果把pattern改为聽聽聽patternre.compile(rare (.*?) .*)match则返回nonesearch返回结果为are smarter than dogssmarter接下来我们了解下其他方法的使用聽聽聽str 138-9592-5592 # numberpatternre.compile(r#.*$)numberre.sub(pattern,,str)print(number)结果为138-9592-5592以上是通过把#号后面的内容替换为空实现提取号码的目的。我们还可以进一步对号码的横杆进行替换聽聽聽print(re.sub(r-*,,number))结果为13895925592我们还可以用find的方法把找到的字符串打印出来聽聽聽str 138-9592-5592 # numberpatternre.compile(r5)print(pattern.findall(str))结果为[5, 5, 5]正则表达式的整体内容比较多需要我们对匹配的字符串的规则有足够的了解下面是具体的匹配规则。矢量化字符串函数清理待分析的散乱数据时常常需要做一些字符串规整化工作。聽聽聽data pd.Series({li: 120qq.com,wang:5632qq.com,聽chen:8622xinlang.com,zhao:np.nan,sun:5243gmail.com})print(data)结果为可以通过规整合的一些方法对数据做初步的判断比如用contains判断每个数据中是否含有关键词聽聽聽print(data.str.contains())结果为也可以对字符串进行分拆把需要的字符串提取出来聽聽聽data pd.Series({li: 120qq.com,wang:5632qq.com,聽聽聽聽chen:8622xinlang.com,zhao:np.nan,sun:5243gmail.com})patternre.compile(r(\d*)([a-z] )\.([a-z]{2,4}))resultdata.str.match(pattern)#这里用fillall的方法也可以resultdata.str.findall(pattern)print(result)结果为chen [(8622, xinlang, com)]li [(120, qq, com)]sun [(5243, gmail, com)]wang [(5632, qq, com)]zhao NaNdtype: object此时加入我们需要提取邮箱前面的名称聽聽聽print(result.str.get(0))结果为或者需要邮箱所属的域名聽聽聽print(result.str.get(1))结果为当然也可以用切片的方式进行提取不过提取的数据准确性不高聽聽聽data pd.Series({li: 120qq.com,wang:5632qq.com,聽聽聽 chen:8622xinlang.com,zhao:np.nan,sun:5243gmail.com})print(data.str[:6])结果为最后我们了解下矢量化的字符串方法总结以上就是python数据清洗之字符串处理的全部内容了
