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利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据,应该怎么操作?

一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示:大佬们,利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据,应该怎么操作?...其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他的有数字的就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据的,相当于需要剔除。...【瑜亮老师】给了一个指导,如下所示:如果是Python的话,可以使用下面的代码,如下所示: # 使用正则表达式提取数字 df['楼层数'] = df['楼层'].str.extract(r'(\d+)'...如果你也有类似这种数据分析的小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,我是皮皮。

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人大代表数据分析爬取代表数据正则表达式提取需要的数据还可以把上面数据画成饼图民族词云图统计代表姓氏人数姓氏词云

爬取代表数据 import requests import re import time from lxml import html from selenium import webdriver r =...requests.get(url='http://www.sohu.com/a/223885358_118392') # 最基本的GET请求 time.sleep(60) html = r.text 正则表达式提取需要的数据...使用pandas,将数据转化为pandas表 import pandas as pd import re # 取地区,姓名,性别,族 data = [(_[0],_[2]) for _ in content...统计代表姓氏人数 df['surname'] = [_[0] for _ in df['name']] surname_Data = df['surname'].value_counts() bar =...姓氏词云 from pyecharts import WordCloud wordcloud = WordCloud(width=1200, height=600) wordcloud.add("",

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    提取数据中的有效信息

    数据有效信息提取 在对数据进行清洗之后,再就是从数据中提取有效信息。对于地址数据,有效信息一般都是分级别的,对于地址来说,最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。...所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值! 1、信息提取的常用技术 信息提取,可以用FME或Python来做! 信息的提取总的来讲是一项复杂的工作。...如果想要做好信息的提取是需要做很多的工作,我见过专门做中文分词器来解析地址数据的,也见过做了个搜索引擎来解析地址数据的。...作为FME与Python的爱好者,我觉得在实际工作中解析地址用这两种方式都可以,因为搜索引擎不是随随便便就能搭起来的,开源的分词器有很多,但针对地址的分词器也不是分分钟能写出来的。...Python与FME都非常适合做数据处理,所以使用其中任何一种都可以方便的完成有效信息的提取。 2、入门级实现 我们简单来写一个例子来演示如何使用FME进行信息的提取: ? 处理结果预览: ?

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    使用Python指定列提取连续6位数据的单号(中篇)

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取的问题,一起来看看吧。...大佬们请问下 指定列提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等),连续数字超过6位、小于6位的数据不要,这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路,使用C老师帮忙助力,每次只提取一种模式,然后update合并。 相当于把每行所有可能列出来,之后再合并。...=\D|$)' df['提取单号'] = df['理由'].map(lambda x: re.findall(pattern, x)[0] if len(re.findall(pattern, x))...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    使用Python指定列提取连续6位数据的单号(上篇)

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取的问题,一起来看看吧。...大佬们请问下 指定列提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等),连续数字超过6位、小于6位的数据不要,这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...下图是提取成功的: 下图是提取失败的: 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路,使用C老师帮忙助力: 不过误报数据有点高 提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母、符号等等...),连续数字超过6位、小于6位的数据不要。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    在数据框架中创建计算列

    标签:Python与Excel,pandas 在Excel中,我们可以通过先在单元格中编写公式,然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中,还可以添加“自定义列”并输入公式。...panda数据框架中的字符串操作 让我们看看下面的示例,从公司名称列中拆分中文和英文名称。df[‘公司名称’]是一个pandas系列,有点像Excel或Power Query中的列。...图2 数据框架中的日期时间操作 为便于演示,我们使用下面网站中的数据: http://fund.eastmoney.com/company/default.html 图3 我们要计算基金公司成立的年数...首先,我们需要知道该列中存储的数据类型,这可以通过检查列中的第一项来找到答案。 图4 很明显,该列包含的是字符串数据。 将该列转换为datetime对象,这是Python中日期和时间的标准数据类型。...然后,将这些数字除以365,我们得到一列年数。 处理数据框架中NAN或Null值 当单元格为空时,pandas将自动为其指定NAN值。

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    Python中jmespath解析提取json数据

    在做接口自动化,测试断言时,我们经常需要提取接口的的响应数据字段,以前用过jsonpath,有几篇相关文章,可以参考下(Python深层解析json数据之JsonPath、【Jmeter...篇】后置处理器之正则提取器、Json提取器 、Jmeter之json提取器实战(二)、Jmeter之json条件提取实战(三) )今天我们来介绍下jmespath用法,可以帮我们进行数据的灵活提取,下面通过案例来说明...这使您可以创建JSON文档中不存在的元素。多选列表创建一个列表,多选哈希创建一个JSON对象。 这是一个多选列表的示例:people[]....在下面的示例中,JMESPath表达式在myarray中查找包含字符串foo的所有元素。...contains(@, 'foo') == `true`]",source)) ['foo', 'foobar', 'barfoo', 'barfoobaz'] 场景一,接口响应数据,提取code、msg

    5.3K31

    根据数据源字段动态设置报表中的列数量以及列宽度

    在报表系统中,我们通常会有这样的需求,就是由用户来决定报表中需要显示的数据,比如数据源中共有八列数据,用户可以自己选择在报表中显示哪些列,并且能够自动调整列的宽度,已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。 第一步:设计包含所有列的报表模板,将数据源中的所有列先放置到报表设计界面,并设置你需要的列宽,最终界面如下: ?...第二步:在报表的后台代码中添加一个Columns的属性,用于接收用户选择的列,同时,在报表的ReportStart事件中添加以下代码: /// /// 用户选择的列名称...headers.Add(this.label6); headers.Add(this.label7); headers.Add(this.label8); // 数据控件...源码下载: 动态设置报表中的列数量以及列宽度

    4.9K100

    读取文档数据的各列的每行中

    读取文档数据的各列的每行中 1、该文件的内容被读 [root@dell leekwen]# cat userpwd 1412230101 ty001 1412230102 ty002..., 它的第一列值是1512430102, 它的第二列值为ty003 当前处理的是第4, 内容是:1511230102 ty004, 它的第一列值是1511230102,...它的第二列值为ty004 当前处理的是第5, 内容是:1411230102 ty002, 它的第一列值是1411230102, 它的第二列值为ty002 当前处理的是第6, 内容是...它的第一列值是1412290102, 它的第二列值为yt012 当前处理的是第8, 内容是:1510230102 yt022, 它的第一列值是1510230102,...它的第二列值为yt022 当前处理的是第9, 内容是:1512231212 yt032, 它的第一列值是1512231212, 它的第二列值yt032 版权声明:本文博客原创文章

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    INSERT INTO SELECT语句与SELECT INTO FROM语句区别

    FROM语句 语句形式为:SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1 要求目标表Table2不存在,因为在插入时会自动创建表Table2,并将Table1中指定字段数据复制到...T-SQL中该句正常,但PL/SQL中解释是: select..into is part of PL/SQL language which means you have to use it inside...SELECT INTO 语句 SELECT INTO 语句从一个表中选取数据,然后把数据插入另一个表中。 SELECT INTO 语句常用于创建表的备份复件或者用于对记录进行存档。...下面的例子通过从 “Persons” 表中提取居住在 “Beijing” 的人的信息,创建了一个带有两个列的名为 “Persons_backup” 的表: SELECT LastName,Firstname...INTO Persons_backup FROM Persons WHERE City=’Beijing’ SQL SELECT INTO 实例 – 被连接的表 从一个以上的表中选取数据也是可以做到的

    1.7K10

    Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

    本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情,但无论如何都必须处理它。...|Rao|30|BE 数据集包含三个列" Name ", " AGE ", " DEP ",用分隔符" | "分隔。...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现,最后一列数据在哪里,列年龄必须有一个整数数据类型,但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟,完全不匹配,不是吗?...schema=[‘fname’,’lname’,’age’,’dep’] print(schema) Output: ['fname', 'lname', 'age', 'dep'] 下一步是根据列分隔符对数据集进行分割...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在,数据更加干净,可以轻松地使用。

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    Excel中两列(表)数据对比的常用方法

    Excel中两列数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比,还可以用于表间的数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2列数据合并后...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对列 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的列就可以将差异结果返回...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接(建议收藏在浏览器中): https://app.powerbi.com/view?

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    CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取(中)

    我们讲的是特征提取的一般方式,要做的第一件事就是怎样来获取特征,这就需要根据我们要做的东西来选择特征。比如 STEAM 上有上万的游戏,不同的游戏怎么精准推送呢?...我们要根据特征提取会影响消费者购买或者玩这个游戏的因素,包括游戏的类别、主题、风格或者价格等等,这是要根据领域知识来提取的,一般需要专家参与,除此之外还会利用机器学习方法生成。...所以我们可以通过这个数据给它一个先验的分布,然后通过对数据的观测来不断修正我们的观测。假定所有的的数据都是服从同样的一个先验分布,然后通过对不同的数据进行观测,来修正各种的分布。 ...这里首先假定每个新的电影都是历史的平均分,有新的数据进来,就根据上面的公式来修正其中的分数。公式中C是历史的最小评分人数,m是历史平均得分。...如果一个新的数据还很少的时候,可以认为 n 也很小,分数会趋近历史平均的 分数m,当 n 慢慢增大的时候,历史平均的影响就变小,总体来说它会受现在的影响,慢慢会趋近历史平均水平。 中(完)

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    数据中台建设(五):打破企业数据孤岛和提取数据价值

    打破企业数据孤岛和提取数据价值一、数据汇集-打破企业数据孤岛图片要构建企业级数据中台,第一步就是将企业内部各个业务系统的数据实现互联互通,打破数据孤岛2,主要通过数据汇聚和交换来实现。...企业采集的数据可以是线上数据采集、线下数据采集、互联网数据采集、内部数据采集等。...互联网数据采集就是说的网络爬虫,当企业的内部信息不足时,可以考虑利用外部互联网数据与内部数据进行有效融合,从而让内部数据在应用上有更多的价值。内部数据汇集主要是针对业务库中的数据通过工具进行汇集。...一些公司也会开发自己的数据交换产品来屏蔽底层工具的复杂性,以可视化配置的方式提供给企业用户。二、数据开发-提取数据价值图片数据开发涉及的产品能力主要包括是三个部分:离线开发、实时开发、算法开发。...针对以上三个部分,构建数据中台时可以使用原生的技术来实现也可以通过数据开发套件对大数据的存储和计算能力进行封装,通过产品化的方式让用户更容易的使用大数据。

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    盘点csv文件中工作经验列工作年限数字正则提取的四个方法

    的粉丝问了一个Python正则表达式提取数字的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。 代码截图如下: 可能有的粉丝不明白,这里再补充下。下图是她的原始数据列,关于【工作经验】列的统计。...现在她的需求是将工作年限提取出来,用于后面的多元回归分析。 二、解决过程 这里提供四个解决方法,感谢【Python进阶者】和【月神】提供的方法。...(\d+)').astype(float).mean(axis=1).fillna(0).round(0) 这个是用str.extract提取正则,正则表达式和上面一样,用了很多的链式方法,运行结果如下图所示...这篇文章基于粉丝提问,盘点了csv文件中工作经验列工作年限数字正则提取的三个方法,代码非常实用,可以举一反三,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【安啦!】

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