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Python处理数据利器 → Pandas

数据一般格式：csv/xlsx

如何用pandas读取数据

案例：用pandas处理商铺数据

用pandas处理

导入模块

import pandas as pd 
    # 导入pandas模块

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 
    # 不发出警告

print('成功导入模块')

# 如何用pandas读取数据 - csv

df = pd.read_csv('/home/kesci/商铺数据.csv')
print(type(df),df['name'].dtype) # 查看df类型，查看df中一列的数值类型
df.head()

# 用pandas处理商铺数据 - comment字段清洗

df1 = df[df['comment'].str.contains('条')]
df1['comment'] = df1['comment'].str.split('条').str[0]
print(df1['comment'].dtype)

df1['comment'] = df1['comment'].astype('int')
print(df1['comment'].dtype) # 更改列数值类型

df1.head()

# 用pandas处理商铺数据 - price字段清洗

df1 = df1[df1['price'].str.contains('￥')]
df1['price'] = df1['price'].str.split('￥').str[-1]

df1['price'] = df1['price'].astype('float')
print(df1['price'].dtype) # 更改列数值类型

df1.head()

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