Pandas实战——灵活使用pandas基础知识轻松处理不规则数据

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今

日

(资料图片)

鸡

汤

剑阁峥嵘而崔嵬，一夫当关，万夫莫开。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据合并处理的问题，一起来看看吧。他的原始数据如下所示：

然后预期的结果如下所示：

二、实现过程

这里【瑜亮老师】给了一个指导如下：原始数据中包含所有所需的信息，但是因为源系统导出的格式问题，有些数据被分配到了合并行中，并且每个单独的表中都是统一格式。

源数据中"商品", "单价", "支付方式", "销售地", "销量"是已经处理好的数据，不需要单独处理。需要获取的信息是"平台", "商户", "账号"，这三个均在合并行中，群友的建议都是使用re正则表达式获取。

获取到上面数据后，还需要删掉多余的行。仔细观察原始表格我们可以发现：每个单独表格是由一个平台、商户、账号所查询的，且所需平台、商户、账号数据分布在合并行中，而这些合并行在被pandas读取后会形成只有第一列有数值，其他列为NaN的情况。

处理过后的格式情况如下：

这就给了我们去掉这些合并行的简便方法：dropna。

而用正则获取到的平台、商户、账号只有一行，需要对数据进行向下填充空值。而pandas中fillna(method="ffill")即可实现使用前值去填充下面空值的需求。最后，瑜亮老师出手，实现需求，代码如下：

importpandasaspd


#读取Excel文件
df=pd.read_excel("20230812.xlsx",header=None)

#去除重复行
df=df.drop_duplicates(ignore_index=False).reset_index(drop=True)

#根据正则表达式获取“账号”,“平台”，“商户”
df["账号"]=df[0].str.extract(r"账号：(\d+)",expand=False).fillna(method="ffill")
df["平台"]=df[0].str.extract(r"平台：(.*?)，",expand=False).fillna(method="ffill")
df["商户"]=df[0].str.extract(r"商户：(.*?)，",expand=False).fillna(method="ffill")

#去除含有空值的行（即excel中所有的合并行
df=df.dropna().reset_index(drop=True)

#设置df的列名
df.columns=["商品","单价","支付方式","销售地","销量","账号","平台","商户"]
df=df[["平台","商户","账号","商品","单价","支付方式","销售地","销量"]]
print(df)

代码运行后的结果如下：

完美实现群友的需求！

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据合并处理问题，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。

最后感谢粉丝【wen】提问，感谢【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。

大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting1），应粉丝要求，我创建了一些ChatGPT机器人交流群和高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群！

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。

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