数据清洗痛点：Python中常见数据类型转换与清理案例

原创淩亂°似流年 2025-01-21 07:06 47阅读 0赞

在Python编程中，数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一部分。以下是一些常见数据类型转换和清理的案例：

1. **字符串转日期**：
```python
import datetime

# 假设有一个包含年份的字符串
date_str = '2022-03-15'

# 转换为datetime对象
date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d'))

print(date_obj)  # 输出：2022-03-15 00:00:00
```

2. **清洗空值（NaN）**：
```python
import pandas as pd

# 假设有一个包含数据的DataFrame
data_df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', None],
    'Age': [25, 30, np.nan],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris']
})
print(data_df)  # 输出：
```
```
      Name   Age        City
0     Alice   25  New York
1       Bob   30    London
2      NaN  nan      Paris
```

3. **转换为统一格式**：
例如，将所有的邮箱地址转换为小写格式：
```python
import re

# 假设有一个包含邮箱地址的列表
email_list = ['Alice@example.com', 'Bob@gmail.com', 'alice@notexist.net']

for email in email_list:
    # 使用正则表达式提取邮箱地址
    match = re.search(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', email)
    
    if match:
        # 转换为小写格式
        cleaned_email = match.group().lower()
        
        print(f"Cleaned Email: {cleaned_email}}")
    else:
        print(f"Email not found: {email}}")
```

以上是Python中数据清洗的一些常见操作，实际处理时可能会遇到更多复杂的情况。

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