数据清洗

本教程旨在指导用户如何使用 Python 的 Pandas 库高效地合并来自多个 Excel 文件中指定工作表的数据。文章将详细阐述如何遍历文件目录、识别 Excel 文件、加载工作簿、筛选特定工作表并将其数据解析为 Pandas DataFrame，最终存储在一个字典中，同时会重点解决常见的 At…

本教程详细介绍了如何使用 Pandas 和 NumPy 高效地比较两个 DataFrame，并根据第一个 DataFrame 中的行是否存在于第二个 DataFrame 中，为新列赋值。通过 isin()、all(axis=1) 和 np.where() 的组合，可以实现灵活的条件逻辑，自动标记匹配…

本教程详细介绍了在Scrapy中使用CSS选择器提取HTML标签（特别是p标签）内部纯文本内容的技巧。通过引入::text伪元素，您可以精确地获取元素内的文本节点，而非包含标签的完整HTML片段，从而避免不必要的后处理，提升数据提取的效率和准确性。 在进行网页抓取时，我们经常需要从html元素中提取…

本教程详细介绍了如何使用Pandas和NumPy高效地比较两个DataFrame，并根据第一个DataFrame中的行数据是否存在于第二个DataFrame中，为其新增一列并进行条件赋值。我们将深入探讨isin()、all(axis=1)和numpy.where()的组合应用，并探讨不同“数据存在”…

本教程探讨如何高效地比较两个Pandas DataFrame，并根据第一个DataFrame中的行是否完全存在于第二个DataFrame中，来有条件地设置新列的值。我们将利用isin()方法进行元素级匹配，结合all(axis=1)进行行级聚合判断，并通过numpy.where()实现灵活的条件赋值…

本文旨在介绍如何使用 Pandas 库，在两个 DataFrame 中，当一个 DataFrame 的列包含另一个 DataFrame 列的部分文本时，实现高效的数据合并。通过正则表达式提取关键信息，并结合 Pandas 的 merge 函数，提供了一种灵活且强大的数据处理方法。 在数据分析工作中，…

本教程旨在解决如何在包含单个字典的NumPy数组中，对该字典的键值对进行排序的问题。文章详细介绍了如何使用np.array.item()方法提取内嵌字典，并结合Python内置的sorted()函数和lambda表达式，实现根据字典值进行降序排序，最终重构为一个有序字典。通过示例代码和注意事项，帮助…

本教程详细介绍了如何在Pandas DataFrame中，高效且精确地填充位于特定“起始”和“结束”字符串之间的NaN值。通过构建两个独立的布尔掩码（分别利用ffill和bfill）并将其逻辑组合，我们能够精准定位并替换目标NaN，避免了对边界外NaN的误操作，为复杂的数据清洗提供了实用方案。 在数…

本教程详细介绍了如何在Pandas DataFrame中，精准地填充位于特定“start”和“finish”字符串之间的NaN值，而保留其他位置的NaN值不变。通过结合使用ffill()（向前填充）和bfill()（向后填充）方法，并利用布尔掩码进行逻辑组合，可以高效且精确地实现这一数据清洗任务。 …

本文详细介绍了如何将包含机器故障和解决方案的半结构化文本文件解析成一个多层嵌套的Python字典。通过优化原始数据格式，使得每个机器、故障和解决方案组清晰独立，配合Python的分块读取和迭代处理逻辑，能够高效准确地构建出以机器名为顶级键，故障描述为二级键，解决方案列表为值的结构化数据。 1. 引言…