Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上，并提供了一套全面的向量化字符串操作，它们成为处理（阅读“清理”部分）实际数据时所需的重要部分。...str属性，来正确处理缺失数据。...当你的数据带有一列，它包含某种编码指示符时，这非常有用。...我们的目标是，将食谱数据解析为成分列表，这样我们就可以根据手头的一些成分，快速找到配方。...gunzip recipeitems-latest.json.gz 数据库采用 JSON 格式，因此我们将尝试pd.read_json来读取它： try: recipes = pd.read_json
工作任务：下面表格中的，、分开的内容进行批量分列 在chatgpt中输入提示词： 你是一个Python编程专家，完成一个脚本编写任务，具体步骤如下： 读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...first_column_name] = df[first_column_name].apply(lambda x: re.sub(r'\d+', '', str(x)).strip()) # 初始化一个列表存储拆分后的数据...split_data = [] # 分拆单元格内容 http://logging.info("分拆单元格内容") for cell in df[first_column_name]: if '、' in...用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data) # 将拆分后的内容合并回第一列 http://logging.info("合并拆分后的内容到第一列") df...except PermissionError as e: logging.error(f"文件权限错误: {e}") except Exception as e: logging.error(f"处理文件时出错
看到这个问题，我一时竟无言以对…… 后来，在群里看到的数据是这样的： 要求是这样子的： 这不叫逆透视啊！什么是透视？什么是逆透视？...所以，首先第一步，不管怎么着，先把列给拆分了，但是，这里不好用拆分列的功能来做，为什么？...1、不能拆分到行：因为要分别对两列的内容进行拆分且找配对关系，先拆任何一列都会使配对关系丢失； 2、不能拆分到列：因为要拆分的内容的项数是不固定的。...所以，只好考虑用函数（Text.Split）先分别拆成列表放着，后面再想办法配对到一起。...） Step 04：第二次展开，提取值（因为配对好的内容本身是要在同一行里的，分隔符按需要选择即可，后面拆分列时用，这里选择空格） Step 05：提取出来后，再按前面选择的分隔符简单分列即可
实际上，pandas应该自动检测此列可能是datetime，并为其分配datetime对象，这使得处理日期数据更加容易。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...图4 要在数据框架的列上使用此切片方法，我们可以执行以下操作： 图5 字符串.split()方法 .split()方法允许根据给定的分隔符将文本拆分为多个部分。...让我们在“姓名”列中尝试一下，以获得名字和姓氏。 图7 拆分是成功的，但是当我们检查数据类型时，它似乎是一个pandas系列，每行是包含两个单词的列表。...我们想要的是将文本分成两列（pandas系列），需要用到split()方法的一个可选参数：expand。当将其设置为True时，可以将拆分的项目返回到不同的列中。
当使用正则表达式时，一对圆括号可以实现以下任意一个（或者两个）功能： 对正则表达式进行分组； 匹配子组 常见的正则表达式属性 函数/方法 描述 仅仅是re模块 compile 使用任何可选的标记来编译正则表达式的模式...，然后返回一个正则表达式对象 re模块函数和正则表达式对象的方法 match 尝试使用带有可选的标记的正则表达式的模式来匹配字符串。...split 根据正则表达式的模式分隔符，split函数将字符串分割为列表，然后返回成功匹配的列表，分隔符最多操作MAX次（默认分割所有匹配成功的位置） re模块函数和正则表达式对象的方法 sub 使用...num的特定子组 groups 返回一个包含所有匹配子组的元祖（没有成功，返回空元组） groupdict 返回一个包含所有匹配的命名子组的字典，所有的子组名称作为字典的键 常用的模块属性 re.I...如果没有子组的要求，那么当group()仍然返回整个匹配时，groups()返回一个空元组。 使用match（）方法匹配字符串 match（）函数试图从字符串的起始部分对模式进行匹配。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 今天从两个需求来看看数据分列功能，由于 Excel 自带功能比较弱，在处理稍微复杂的需求时会显得力不从心...本文结构： - 先看看简单的分列 - 接着尝试分割扩展成行 - 最后是多列分割扩展成行 Excel 分列 Excel 中对数据进行分列是非常简单的。...如下： - 选中需要处理的列 - 功能卡"数据"，"分列"按钮，即出现设置弹窗 - 选"分隔符号"，点击下一步 - 左上部分，勾选"逗号"，点击下一步 - 最后看到结果预览，没问题，直接点击完成...pandas 分列 pandas 对文本列进行分列，非常简单： - DataFrame.str.split() ，对文本列分列，第一参数指定分隔符 - 此外，参数 expand ，表示是否扩展成列...Query 来处理： - 功能区"Power Query"，点"从表/范围" - 此时会启动 Power query 编辑窗口 - 点选 科目 整列 - 上方功能区"开始"，"转换"区中，点选"拆分列
引言 在Python中，NoneType 是一个特殊的数据类型，表示对象为空。AttributeError 则是在尝试访问对象的一个不存在的属性时抛出的错误。...当你试图访问 None 类型对象的属性时，Python会抛出 AttributeError，提示该对象没有所尝试访问的属性。这类错误非常常见，尤其是在数据处理、函数返回值处理等场景中。...当一个函数没有显式地返回值时，它会隐式地返回 None。...，而我们却试图访问其属性时，错误发生。...表格总结 解决方法 描述 检查返回值 在访问对象属性前，确认对象是否为 None 使用默认值 当函数或方法可能返回 None 时，提供默认值来避免错误 使用 try-except 结构 捕获 AttributeError
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) 正则表达式pattern作为分隔符拆分string参数，返回拆分后的列表。...default参数作为分组无匹配值时的默认值，默认为None： >>> m = re.match(r"(\d+)\....default参数作为分组无匹配值时的默认值，默认为None： >>> m = re.match(r"(?P\w+) (?...group默认为0，表示完整匹配结果 属性 Match.pos：传递给Pattern对象的search(), match(), fullmatch()方法的pos参数 Match.endpos：传递给Pattern...对象的search(), match(), fullmatch()方法的endpos参数 Match.lastindex：具有匹配值的最后一个分组的位置，如果没有任何分组匹配，返回None。
在做数据分列的时候，如果碰到分隔符连续出现的情况，比如用空格分列的时候，有的地方连续几个空格，那到底是分成几个，还是只当做一个来处理？...Excel里处理起来很方便，因为有专门的选项： 但是，如果要在Power Query里处理这种情况，就比较啰嗦一些了，下面提供两种方法，一种复刻Excel中的操作结果，还有一种则是推荐用于需要重复处理类似工作时，...- 1 - 按数字到非数字转换拆分 显然，PQ里目前是没有直接设置相应选项的处理方式的，但是，我们可以换一个可能很多人没有想到的思路：连续分隔符的问题，跟按数字（分隔符）到非数字（分隔符）的转换不是一个道理吗...但是，如果说这个活儿需要随着数据的不断变化，经常重复地做，那放在Power Query里就很有意义，而且，建议换一种方式处理成可动态适应数据拆分后可能增加或减少列的情况。...- 2 - 拆行后筛选再分组加索引透视 Step-01 重复列 Step-02 按空格分列到行 Step-03 筛选去掉空内容 Step-04 分组加索引 修改步骤公式如下： 展开得到添加好索引的结果。
昨天，有朋友有个列表拆分的需求，然后获得方法中有一个步骤的公式用到List.Split这个函数，却在使用过程中就出错了。...这明显就是说没有List.Split这个函数嘛。所以我查了一下微软的在线Power Query的文档，结果发现里面也没有。...可以尝试写个自定义的函数，来实现类似的功能： List.Split=(l,s) =>List.Transform( {1..Number.Round(...}, (n)=>List.Range(l,(n-1)*s,s) ) 主要思路： 1、先根据每组多少个的参数确定最终能分成多少个列表（待拆分列表的元素个数除以每组数量并向上舍入...总的来说，并复杂，也不需要太多的技巧和套路，但还是要把基础的函数学好练好，理解其中的参数含义和数据引用方式，慢慢就能灵活运用了。
NoneType 在 Python 中是一个非常特殊的类型，其唯一的值是 None。这个值经常用来表示“无”或“没有值”，在 Python 的许多方面扮演着重要角色。...由于所有这些 AttributeError 都反映了 NoneType 缺少的属性，因此我开始对 NoneType 感到好奇，想知道它有哪些属性，如果有的话。...我一直认为学习新语言特性的最好方法就是使用它，所以我尝试在 IDLE 中实例化 NoneType：>>> n = NoneType()这产生了一个错误：Traceback (most recent call...我尝试使用 dis 来获取有关 NoneType 的更多信息，但是当我调用以下代码时：>>> dis.dis(type(None))它没有产生任何输出。...当你尝试创建一个新的 None 实例时，你得到的只是一个指向已存在的 _Py_NoneStruct 的引用。这就是为什么无论你做什么，对 None 的每个引用都是完全相同的原因。
Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2....Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分-应用-合并）。 3. GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series。...选取一个或以组列 对于由GroupBy对象，如果用一个（单个字符串）或一组（字符串数组）列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的。 6. 通过字典或Series进行分组。 7....10 apply：一般性的“拆分-应用-合并” 最一般化的GroupBy方法是apply，它会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对个片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。...11 分位数和桶分析 pandas有一些可以根据指定面元或样本分位数将数据拆分成多块的工具（比如cut和qcut）。
分拆 单个key存储大value 每次都是整存整取 这种操作一般都是每次整存整取，这种情况可以尝试将对象拆分成多个key-value，使用multiGet获取值，这样分拆意义在于分拆操作的压力，将操作压力平摊到多个...每次只存取部分数据 同样可以拆成几个key-value，也可以将这些存储在一个hash中，每个field代表具体属性，使用hget，hmget来获取部分value，使用hset，hmset来更新部分属性...hash，set，zset，list中存储过多数据 同样可以将这部分元素拆分，以hash为例，正常的流程是：hget(hashKey, field)；hset(hashKey, field, value...组合那些key本身强相关性的，比如key代表一个对象，m每个key是对象的一个属性，按照这种方式设置一个新的key-hash的结构，原先的key作为这个新hash field。...Bitmap和Bloom拆分 使用Bloom的场景往往是数据量极大的情况，这种情况下，bitmap和bloom使用空间比较大。
对于列的拆分一般使用的比较多，也相对容易，通过菜单栏上的拆分列就能搞定，那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢？...首先要判断的就是如何进行拆分，拆分依据是什么？比较明显的是分级列，分隔符为全角字符下的逗号，而说明列则是换行符进行分列。2列分别是2种不同的分隔符进行的分割。...但是这种分列效果肯定不是我们所希望，因为我们要的是组合对应的数据，所以得想办法先要进行组合，这里可以使用List.Zip进行组合，分列后的数据是列表格式，所以可以对2列数据分别进行分割后在进行组合，可以在添加列中使用如下代码...List.Zip ({ Text.Split([分级],"，"), Text.Split([说明],"#(lf)") }) 通过对文本进行拆分后并重新组合成新的列，然后展开列表得到图...这样在提取数据后就能看到是对应的数据直接通过特殊分隔符合并成为单一的文本，如图7所示。 ? 最后再通过合并时的特殊分隔符进行分列即可得到所需要的数据格式，最后再更改下标题列名即可 ?
错误产生的原因 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'XYZ'通常表示在访问某个对象的属性时，对象实际上是None，而非预期的对象。...在Keras中，这种错误可能出现在以下几种情况下： 模型构建错误：在定义模型架构时，未正确初始化某些对象，导致属性访问时出现NoneType。...数据处理问题：在数据加载或预处理阶段，未正确处理数据的格式或类型，导致模型使用时属性访问异常。 层或模型调用问题：在调用Keras层或模型时，由于参数设置不正确或数据异常，导致属性访问错误。 2....) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) # 尝试调用未定义的属性...QA环节 问：为什么会出现’NoneType’ object has no attribute 'XYZ’错误？ 答：通常是因为在访问对象属性时，对象实际上是None，而非预期的对象类型。
马上有群友想到，先拆分列，然后逆透视…… 这个6，鼠标点点，一气呵成…… 不过，这有个小问题，拆分列的时候，Power Query会按照拆分出来的最大列数给出固定的列名，比如这个动画例子里的客户经理...，现在数据里最多的只有3个，那么拆分出来最多3列，列名被固定为“客户经理.1”、“客户经理.2”、“客户经理.3”，所以，如果后面有新的数据进来，客户经理更多了，就得不到完整的结果了……...我首先想到的是：用函数Text.Split将内容拆分成List，然后对List进行展开，这样，就能够确保后续在数据增加的情况下，仍然得到完整的结果，如下所示： 这个66，不过这有点儿太麻烦了...，又要增加自定义列，又要函数，还要展开数据…… 终于，大神“莫言”抛下一图，还好没有“绝尘而去”……不然我都来不及说个“牛”字！...原来在拆分列的高级选项里就直接有拆分到行的功能！
同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章 一、Bug描述 在Python编程中，AttributeError是一个常见的错误，它通常发生在尝试访问一个对象的属性或方法时...，但该对象却没有这个属性或方法。...特别地，AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute 'X’这个错误表明我们尝试访问的属性X属于一个None类型的对象。...二、定位报错原因 原因一： 返回None的函数调用 如果一个函数预期应该返回一个对象，但实际上返回了None，然后我们尝试访问这个返回值的属性，就会引发这个错误。...错误示例： obj = None print(obj.x) # 引发AttributeError 原因三：异常处理不当 在处理可能抛出异常的代码时，如果没有正确捕获异常，并且在异常发生后尝试访问对象的属性
redis中的数据结构 ） 由于redis是单线程运行的，如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以，业务上能拆则拆，下面举几个典型的分拆方案。...1：单个简单的key存储的value很大 i： 该对象需要每次都整存整取 可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个...代表一个具体的属性， 使用hget,hmget来获取部分的value，使用hset，hmset来更新部分属性 2：value中存储过多的元素 类似于场景一种的第一个做法，可以将这些元素分拆。...，每个key是对象的一个属性，这种可直接按照特定对象的特征来设置一个新Key——Hash结构， 原先的key则作为这个新Hash 的field。...因此如果我们在第一步，也就是在分配key给不同Bitmap时，能够尽可能均匀的拆分，那么n／m的值几乎是一样的，误判率也就不会改变。
redis中的数据结构 ）由于redis是单线程运行的，如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以，业务上能拆则拆，下面举几个典型的分拆方案。...1：单个简单的key存储的value很大i：该对象需要每次都整存整取可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个redis...实例中，降低对单个redis的IO影响；ii：该对象每次只需要存取部分数据可以像第一种做法一样，分拆成几个key-value， 也可以将这个存储在一个hash中，每个field代表一个具体的属性，使用...，每个key是对象的一个属性，这种可直接按照特定对象的特征来设置一个新Key——Hash结构， 原先的key则作为这个新Hash 的field。...因此如果我们在第一步，也就是在分配key给不同Bitmap时，能够尽可能均匀的拆分，那么n／m的值几乎是一样的，误判率也就不会改变。
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