数据清洗

Python字符串分割核心是str.split()方法，它根据指定分隔符将字符串切分为列表。默认以任意空白字符分割并自动忽略连续空白，支持maxsplit限制分割次数；还可使用rsplit()从右侧分割、partition()返回三元组、splitlines()按行分割，以及re.split()结合…

创建集合推荐使用set()构造函数，因{}会创建字典；集合具唯一性、无序性、元素需不可变，适用于去重、成员检测及集合运算。 在Python中，创建一个集合（set）主要有两种方式：使用花括号 {} 直接定义，或者通过 set() 构造函数。这两种方法各有侧重，理解它们的区别是高效使用集合的关键。 解…

Python写入CSV文件的核心是使用csv模块或pandas库。首先推荐用csv.writer处理列表数据，csv.DictWriter处理字典数据，二者均需设置newline=”和encoding避免空行与乱码；对于含逗号、引号等特殊字符的数据，通过quoting参数（如QUOTE_…

本文旨在解决Pandas数据框中，当一列字符串包含多个由逗号分隔的值，且值本身也使用逗号作为千位分隔符时，如何准确拆分列的问题。我们将探讨传统str.split方法的局限性，并引入一种基于正则表达式的精确拆分策略，确保只在正确的边界进行分割，从而有效提取所需数据。 1. 问题描述与传统方法的局限性 …

Python中替换字符串主要用str.replace()和re.sub()。前者适用于简单字面值替换，语法直观、性能高；后者基于正则表达式，支持复杂模式匹配、大小写不敏感替换及捕获组等高级功能。replace()通过count参数限制替换次数，re.sub()也支持count和flags（如re.I…

使用re模块结合正则表达式可精确提取文本中的整数、浮点数、负数及带符号或单位的数字，通过r'[-+]?d+(?:.d+)?’等模式匹配，并用findall或search配合捕获组提取所需部分，再转换为数值类型进行处理。 在Python里，要从文本中抓取数字，最直接、也最灵活的工具就是 r…

答案：isinstance() 函数能识别继承关系，比 type() 更灵活，适用于多态场景，推荐用于类型检查。 在Python中，判断一个对象是否是某个类的实例，最常用且推荐的方式就是使用内置的 isinstance() 函数。它能有效处理继承关系，让类型检查更加灵活和准确。 解决方案 isins…

本文旨在提供处理包含不必要头部和尾部文本的CSV文件的有效方法，确保使用Pandas库准确读取核心数据。文章将介绍两种主要的策略：一是通过逐行扫描定位数据起始点，然后利用pd.read_csv进行导入；二是通过整体读取文件内容，再结合Pandas的字符串处理功能进行数据清洗和结构化。这两种方法都能帮…

本文旨在提供两种高效的方法，利用Pandas库处理包含非数据文本（如报告头、脚）的CSV文件。我们将探讨如何智能地跳过或移除这些无关内容，确保只将结构化数据加载到DataFrame中，从而解决直接读取此类文件时遇到的常见问题，提升数据处理的准确性和效率。 在日常数据分析工作中，我们经常会遇到格式不规…

本文旨在为Python用户提供从Confluence页面提取数据的全面指南。我们将探讨两种主要方法：通过Confluence API进行高效、推荐的数据获取，以及在特定高级场景下直接连接Confluence后端数据库。文章将详细阐述每种方法的适用性、操作步骤、潜在挑战及最佳实践，强调API作为首选方…