Python for Data Analysis 学习心得（四）

一、文字处理

之前在练习爬虫时，常常爬了一堆乱七八糟的字符下来，当时就有找网络上一些清洗数据的方式，这边pandas也有提供一些，可以参考使用看看。下面为两个比较常见的指令，往往会搭配使用。

split（“，”）可以将文字串分割，冒号里的为分割依据，左边的代码就是把两个冒号中间的文字串视为一个单元。

strip（）去除空白符号。

1、正则表达式

正则表达式为处理文字搜索匹配的功能，python可以直接导入re模块来使用。用法为下。

可直接用split来编译再拆解，也可以先用compile编译，再用split来拆解，后者可节省cpu的资源。

下面是几个比较常见的正则表达式指令

关于文字的处理pandas还有其他的方法，这边就不细讲了，有需要的时候再去查看就行。

二、层次化处理

一般常见的关系式数据库通常只有单一索引，对于数据量大的搜索效果通常不太好，pandas这边提供了多层索引，有点像树状图，一层一层的下来，可以提高搜索效率。

可以用loc来调取数据，以逗号“，”来间隔层数，下图就是将所有第一层的和第二层为2的数都拉出

unstack功能是把本来的第二层的拿来当列，他的相反是stack

可以自定义行列的名字

三、合并数据集

这跟表join的功能类似，也是将两张表的数据合在一起。用如下，可将df1，df2两个表相接，key就是他们接合的依据。merge默认是两张表的交集，并默认用共同有的列为依据。

如果想要将两张表的并集，或是左连接、右连接。可以在选项设定。outer代表并集、left和right代表左右连接。

DataFrame还有许多的连接方式与设定，有需要再去查看就可以。

巴特西