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悠悠楠杉

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搜索到 2 篇与 的结果
2025-12-15

Pandas实战：巧解混合文本与数字列的清洗难题
Pandas实战：巧解混合文本与数字列的清洗难题
正文：在日常数据分析中，我们常会遇到这样的数据列："营收235万元"、"同比增长12.5%"、"库存量3,245件"。这类混合了文本和数字的数据，往往让新手数据分析师手足无措。今天我们就用Pandas拆解这个"硬骨头"。首先看典型场景——电商订单数据中的价格列： import pandas as pd raw_data = { '商品': ['手机', '笔记本', '耳机'], '价格': ['¥3999', '优惠价6899', '活动价￥299'] } df = pd.DataFrame(raw_data) 方案一：str.extract()正则提取法 # 提取价格数字（含小数和千分位分隔符） df['价格'] = df['价格'].str.extract(r'(\d+[,.]?\d*)').astype(float) 但现实往往更复杂。比如处理带有单位的测量数据： measures = ["15.6cm", "20mm", "1.2m"] s = pd.Series(measures) # 同时提取数值和单位 extracted = s.str.extr...
2025年12月15日
4 阅读
0 评论
2025-08-15

文本数据处理实战：从文件读取到智能计算的完整指南
文本数据处理实战：从文件读取到智能计算的完整指南
在数据分析工作中，约70%的时间都消耗在数据准备阶段。掌握专业的文本文件处理方法，能显著提升数据科学家的工作效率。下面以销售数据文件为例，演示完整的处理流程。一、文件读取的三大注意事项 编码识别我们常遇到的中文文件编码包括UTF-8和GBK。使用chardet库可以自动检测编码： python import chardet with open('sales.txt', 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read(10000)) print(f"检测到编码：{result['encoding']}") 异常处理机制生产环境中必须添加完善的错误处理： python try: with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() except FileNotFoundError: print("错误：文件路径不存在") except UnicodeDecodeError: print("错误：尝试使用GBK编码重新读取...
2025年08月15日
97 阅读
0 评论
悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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