| pandas(文件读取保存 操作表格的模块) |
将上次Scrapy爬取下来的文件 做个数据清洗 变成我们想要的数据
确定目的：将此文件中的duration字段中的分钟 和publisher_time上映去掉 只保留纯数值
数据清洗题目如下:
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修复 publish_time列中的错误数据 去除无用的数据
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清洗 duration 列并转为整数类型 duration 列包含冗余单位（如 分钟），需提取数字并转为整数
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拆分 area 列中的多地区数据 area 列用|分隔多个地区，需拆分为列表或单独列
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area 列用|分隔多个地区，需拆分为列表或单独列 name 列包含中英文名称，需提取中文名（如 霸王别姬）
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提取 name 列中的纯中文名
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检查并删除重复的电影条目 检查是否有完全重复的行并删除
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处理缺失值 检查各列是否有缺失值并填充或删除。
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最后保存为新的Excel文件
OK 我们开始对数据进行清洗
首先 需要对数据内容做一个大概的了解
python"># 第一步 导包 取别名
import pandas as pd# 读取文件 设置索引值为False
df = pd.read_excel('movies.xlsx', index_col=False)# df.head() 默认可以查看前五行的数据 括号里面的参数可以中间写
# df.info() 可以查看数据的结构类型
# df.shape 可以查看几行几列
# df.descibe() 查看数据类型的信息1.修复 publish_time列中的错误数据 去除无用的数据
我们可以采用正则去提取
python"># 将上映的字段去掉
df['publish_time'] = df['publish_time'].str.replace(' 上映', '', regex=False)
# 匹配纯数字 提取出来
df['publish_time'] = df['publish_time'].str.replace(r'\d+ .*?', '', regex=True)
# 去除无用的数据 这个会取到之前的时长 我们需要将其除去
df['publish_time'] = df['publish_time'].str.replace('分钟', '', regex=False)
# 转化为时间格式的数据 无法转换的数据 为NaT
df['publish_time'] = pd.to_datetime(df['publish_time'], errors='coerce')
# 设置时间的格式为 年月日
df['publish_time'] = df['publish_time'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
# 将空值数据直接删除
df.dropna(subset='publish_time', inplace=True)
2.清洗 duration 列并转为整数类型 duration 列包含冗余单位（如 分钟），需提取数字并转为整数
python"># 清洗 duration 列并转为整数类型
# duration 列包含冗余单位（如 分钟），需提取数字并转为整数
# 读取这一列的数据 转换成字符串的形式 接着通过正则将分钟去除 最后转换成整型
df['duration'] = df['duration'].str.replace(' 分钟', '', regex=False).astype(int)
# Explain： 读取数据可以通过类似字典的形式 也可以通过df.列名的形式regex 为True表示使用正则语法3.清洗完之后 可以打印这一列的数据出来看下 是否成功
4.拆分 area 列中的多地区数据 area 列用|分隔多个地区，需拆分为列表或单独列
python"># 拆分 area 列中的多地区数据
# area 列用|分隔多个地区，需拆分为列表或单独列
df['area'] = df['area'].str.split('、').str.join('|')将处理完的列表重新赋值给原来的列表
5.提取 name 列中的纯中文名
6.通过观察可以发现中英文 之间又-符号隔开 我们可以转换成字符串然后通过分割取前面的值
python"># 提取 name 列中的纯中文名
# name 列包含中英文名称，需提取中文名（如 霸王别姬）
df['name'] = df['name'].str.split(' - ').str[0]
python">print(df.iloc[0])
# 可以查看第几行的数据 0为第一行 索引取值7.检查并删除重复的电影条目 检查是否有完全重复的行并删除
Explain： 重复值的定义为 两条数据完全一样才被定义为重复值
python"># 语法如下 使用后drop_duplicates 后面参数接的是要删除重复值的所有列
# inplace 为True 是指在原有的数据上进行保存
df.drop_duplicates(subset=df.columns, inplace=True)8.处理缺失值 检查各列是否有缺失值并填充或删除
python">print(df.isnull().sum())
# 统计缺失值的个数
9.处理缺失值 检查各列是否有缺失值并填充或删除
python">df.dropna(inplace=True)
# 删除缺失值
# 如果有缺失值 可以使用该列的均值或者中位数进行填充
# df['列名'].fillna(df['列名'].mean(), inplace=True) 用均值填充
# df['列名'].fillna(df['列名'].median(), inplace=True) 用中位数填充10.最后保存为新的Excel文件
python"># 传入文件名 设置索引列为False 就不会生成单独一行索引
df.to_excel('clean_movies.xlsx', index=False)最后我们对比一下清洗前后的数据 后续也可以做可视化
本次的案例分享就到此结束 感谢大家的观看 您的点赞和关注是我更新的动力
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