数据清洗

本教程详细介绍了如何使用python正则表达式，在给定字符串中精确计算特定下划线词后出现的单词数量。文章将涵盖两种主要场景：一种是仅计算下划线词之后的单词，另一种是包含下划线词本身进行计数。通过清晰的正则表达式解析和python代码示例，帮助读者高效实现文本数据的提取与统计。 在文本处理中，我们经常…

本教程详细阐述了如何利用Pandas库将一个DataFrame中的特定多列数据（如昵称）映射到另一个目标单列（如主名称），同时对其他相关列（如性别）进行简化处理，并最终与另一个DataFrame进行高效合并。文章通过具体示例代码，演示了数据转换、列清理及合并的全过程，旨在帮助读者掌握处理异构Data…

本文详细介绍了如何使用Pandas库将多个DataFrame的列数据进行转换、映射和合并，以实现复杂的数据重构需求。教程涵盖了列赋值、字符串操作、列删除以及DataFrame垂直拼接等核心操作，旨在帮助读者高效地整合不同结构的数据，并处理合并过程中可能出现的缺失值。 在数据分析和处理过程中，我们经常…

本教程详细介绍了如何使用python在多行文本文件中查找包含特定关键词的行。通过文件逐行读取和字符串包含性检查的组合，我们将展示一种简洁高效的方法来定位并输出所需内容。文章涵盖了文件路径处理、核心代码实现，并提供了进一步优化和扩展的建议，帮助开发者灵活处理文本数据。 在日常编程任务中，我们经常需要处…

本教程详细阐述了在pandas中如何高效、准确地根据列中包含的特定部分字符串来删除数据行。针对常见的问题，如大小写敏感性导致筛选失败，文章重点介绍了使用`df.column.str.contains()`方法时，结合`case=false`参数进行不区分大小写的匹配，并利用`na=false`处理缺…

Python处理Excel最常用pandas结合openpyxl或xlsxwriter库。1. 安装命令：pip install pandas openpyxl xlsxwriter；2. 用pd.read_excel()读取文件，支持指定工作表、列名和索引；3. 用to_excel()写入数据，可…

在pandas数据分析中，当包含数值和单位的列被错误识别为“对象”类型时，直接计算均值等统计量会受阻。本教程详细介绍了如何通过系统性的数据清洗和类型转换，将这些“对象”列精确地转换为数值类型，从而实现准确的描述性统计分析，包括处理缺失值、单位转换、分隔符统一及异常值处理，最终计算出有效的统计指标。 …

本文详细介绍了在pandas dataframe中根据列内容包含特定子字符串来删除行的方法。针对常见的使用`str.contains()`方法却未能成功删除行的问题，教程重点阐述了`case`参数的重要性，并提供了结合`na=false`和`reset_index(drop=true)`的完整解决方…

Pandas DataFrame中，包含数值信息但被识别为对象（object）类型的列，在进行描述性统计分析时会遇到障碍。本文将详细介绍一种实用的数据清洗方法，通过迭代处理这些列中的字符串值，识别并提取数值部分，统一单位，并将其转换为适当的数值类型，最终实现对这些转换后数值列的均值、标准差等统计量的…

本教程旨在解决pandas dataframe在对包含混合数据类型的行进行求和时，numeric_only=true参数失效并返回0值的问题。核心解决方案是利用pd.to_numeric函数的errors=’coerce’参数，将非数值型数据安全转换为nan，然后再进行行求和…