csv文件数据清洗

一、需求：

对爬取的csv文件进行数据清洗

运用内容：pandas、正则表达式

二、简单分析：

共176条数据

其中，分析目标以全职为准，但职位名称包含实习信息，需要删除掉。

数据方面：csv保存格式为str，运用正则表达式提取数值工作经验去平均值，工资按市场情况，取工资范围前25%。

 

三、代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('lagou8.4jobs.csv',encoding='utf-8-sig')
#print(df.describe())
#共175条信息，其中包含了实习信息需要清洗掉
df.drop(df[df['职位名称'].str.contains('实习')].index,inplace=True)
#print(df.describe())
#67条
pattern = '\d+'         #正则表达式 获取所有数字
df['工作经验'] = df['工作经验'].str.findall(pattern)
#print(df['工作经验'])
avg_work_year = []
for i in df['工作经验']:
    if len(i) == 0:
        avg_work_year.append(0)
    else:
        num = [int(j) for j in i]
        avg = sum(num)/2
        avg_work_year.append(avg)
#print(avg_work_year)
df['工作经验'] = avg_work_year

df['工资'] = df['工资'].str.findall(pattern)
#print(df['工资'])
avg_salary = []
for i in df['工资']:
    num = [int(j) for j in i]
    #print(num)
    avg = num[0]+(num[1]-num[0])/4
    print(avg)
    avg_salary.append(avg)
df['工资'] = avg_salary

df.to_csv('clear_data.csv', index = False,encoding='utf-8-sig')

 其间遇到问题：

一开始csv文件名为中文，导入期间遇到编码问题‘utf-8’无法解析，后查证修改文件名，以utf-8编码模式保存即可。