Python文件和数据格式化数据清洗技巧.pptxVIP

Python文件和数据格式化数据清洗技巧汇报人：XX2024-01-09

目录Python文件读写操作数据格式化基础数据清洗原则与步骤使用Pandas进行高效数据清洗文本数据处理技巧数值型数据处理技巧日期和时间型数据处理技巧

01Python文件读写操作

使用`open()`函数打开文件file=open(filename.txt,mode)，其中filename.txt是文件名，mode是打开模式，如读取模式r、写入模式w、追加模式a等。使用`close()`方法关闭文件file.close()，关闭文件以释放资源。使用`with`语句自动关闭文件withopen(filename.txt,mode)asfile:，这种方式可以确保文件在使用完毕后自动关闭，无需手动调用close()方法。打开与关闭文件

123使用`read()`方法一次性读取整个文件内容，如`content=file.read()`。读取整个文件内容使用`readlines()`方法逐行读取文件内容，返回一个包含所有行的列表，如`lines=file.readlines()`。逐行读取文件内容使用`for`循环逐行读取并处理文件内容，如`forlineinfile:`。逐行处理文件内容读取文件内容

写入列表或元组使用`writelines()`方法将列表或元组中的元素写入文件，如`file.writelines([line1n,line2n])`。追加内容到文件末尾以追加模式打开文件，使用`write()`或`writelines()`方法将内容追加到文件末尾。写入字符串使用`write()`方法将字符串写入文件，如`file.write(Hello,World!)`。写入文件内容

使用`os.getcwd()`方法获取当前工作目录的路径。获取当前工作目录使用`os.path.join()`方法拼接文件路径，如`filepath=os.path.join(directory,filename)`。拼接文件路径使用`os.path.split()`方法分割文件路径，返回包含目录和文件名的元组，如`dir_name,file_name=os.path.split(filepath)`。分割文件路径使用`os.path.splitext()`方法获取文件的扩展名，如`base_name,ext=os.path.splitext(filename)`。获取文件扩展名文件路径处理

02数据格式化基础

CSV格式逗号分隔值（Comma-SeparatedValues）是一种简单的文件格式，用于存储表格数据，如电子表格或数据库。JSON格式JavaScript对象表示法（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。XML格式可扩展标记语言（ExtensibleMarkupLanguage）是一种标记语言，用于定义数据结构和内容，使数据能够在不同系统之间交换和处理。常用数据格式介绍

数据转换与格式化方法Python提供了许多内置函数，如`str.format()`、`f-string`等，用于字符串的格式化。使用`pandas`库pandas是一个强大的数据分析库，提供了数据清洗、转换和格式化等功能。可以使用pandas中的to_csv()、to_json()等方法将数据转换为不同格式。使用第三方库除了Python内置函数和`pandas`库外，还有许多第三方库可用于数据转换和格式化，如`xlrd`、`xlwt`等用于读写Excel文件。使用Python内置函数

匹配和提取特定数据可以使用正则表达式匹配和提取文本中的特定数据，如电话号码、邮箱地址等。数据清洗可以使用正则表达式清洗数据中的非法字符、空格等，使数据更加规范。数据转换可以使用正则表达式将数据转换为特定格式，如将日期字符串转换为日期对象等。正则表达式在数据格式化中应用030201

03结合其他工具使用可以将自定义的数据格式化函数与其他工具结合使用，如与`pandas`库结合实现数据的批量处理。01根据需求编写函数可以根据实际需求编写自定义的数据格式化函数，实现特定的数据转换和格式化功能。02使用lambda表达式可以使用lambda表达式定义简单的数据格式化函数，实现快速的数据转换和格式化。自定义数据格式化函数

03数据清洗原则与步骤

明确清洗目标和原则确定清洗目标明确需要清洗的数据字段和清洗后的数据质量标准。制定清洗原则根据数据特点和业务需求，制定合理的数据清洗原则，如处理缺失值、异常值和数据一致性等问题的策略。

通过Pandas等工具的缺失值检测方法，识别数据中的缺失值。识