編寫(xiě)Python自動(dòng)化腳本的方法教程

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這個(gè)問(wèn)題算是群友答疑。如果說(shuō)同事或者老板給你一堆這樣的數(shù)據(jù)，你估計(jì)會(huì)抓狂，該怎么處理呢?

仔細(xì)觀察上面數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，該數(shù)據(jù)有如下2個(gè)主要特點(diǎn)：

• 每一行的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不同。第一行和第三行有4個(gè)屬性，第二行有5個(gè)屬性。

• 不同行的屬性值，并不是對(duì)應(yīng)排列。

解題思路剖析

你可能會(huì)想，直接用Excel分裂。其實(shí)并不可行，因?yàn)椴煌械膶傩灾?，并不是?duì)應(yīng)排列。Excel分列導(dǎo)致的結(jié)果就是：不同的屬性，存在于相同的行。

放棄Excel那條路之后，我就只能尋求Python的幫助了。我們要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。最終問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為：構(gòu)造數(shù)據(jù)源，然后創(chuàng)建DataFrame即可。

然后根據(jù)我們這個(gè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，我選擇構(gòu)造字典組成的列表這樣一個(gè)數(shù)據(jù)，并利用它來(lái)創(chuàng)建DataFrame。

觀察我提供的這個(gè)案例和待解決的問(wèn)題，簡(jiǎn)直異曲同工。我們同樣可以將上述數(shù)據(jù)的每一行，都變成一個(gè)個(gè)鍵值對(duì)組成的字典。然后最外層用一個(gè)大列表，將所有的字典包含起來(lái)。

完整代碼

1)首先需要構(gòu)造練習(xí)數(shù)據(jù)

import pandas as pd x = {"信息":["年齡:12;性別:女;身高:22;愛(ài)好:打球",              "年齡:12;說(shuō)明:歷史數(shù)據(jù);性別:女;身高:22;愛(ài)好:打球",              "生日:2月3日;年齡:12;性別:女;愛(ài)好:打球"]     } df = pd.DataFrame(x) df

結(jié)果如下：

2)構(gòu)造字典組成的列表

tmps_list = [] for data in df["信息"].values:     tmp_dict = {}     for kv in data.split(";"):         k, v = kv.split(":")         tmp_dict[k] = v     tmps_list.append(tmp_dict) tmps

結(jié)果如下：

3)創(chuàng)建DataFrame

df = pd.DataFrame(tmps) df

結(jié)果如下：

到此，關(guān)于“編寫(xiě)Python自動(dòng)化腳本的方法教程”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！