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一、实战场景
如何应用 Pandas 荡涤的二手房数据并存储文件
二、知识点
python 根底语法
python 文件读写
pandas 数据荡涤
三、菜鸟实战
荡涤前的文件
读取源文件
def do_clean_data(self):
# 执行荡涤
clean_data_raw_file_path = self.fileManger.get_data_file_path(self.clean_data_raw_file)
if not os.path.isfile(clean_data_raw_file_path):
# 确认文件存在
self.logger.error("须要荡涤的文件不存在")
print("须要荡涤的文件不存在")
return False
# 存储荡涤数据数组, 先把文件头部存储
new_row_arr = []
# 从荡涤文件读取须要荡涤的数据
raw_df = pd.read_csv(clean_data_raw_file_path, encoding=self.encoding)
for idx in tqdm.trange(len(raw_df.values)):
row = raw_df.values[idx]
if self.check_row_is_valid(row):
# 查看 row 的合法性
new_row = self.clean_row(row)
new_row_arr.append(new_row)
# 保留文件
self.save_to_clean_file(new_row_arr)
对二手房数据进行荡涤
from base_cleaner import BaseDataCleaner
import time
import platform
class Tao365Cleaner(BaseDataCleaner):
# 逐行读取文件，进行数据荡涤
clean_data_raw_file = "tao365_detail.csv" # 要执行数据荡涤的文件
clean_data_result_file = 'tao365_clean.csv' # 数据荡涤的后果文件
clean_data_result_file_head = ['题目', '价格', '每平方价格', '小区', '地址', '屋宇户型', '建筑面积', '所在楼层', '屋宇朝向', '修建年代', '建成年份', '原始屋宇户型'] # 数据荡涤的后果文件的头部信息
def check_row_is_valid(self, raw_row):
# 查看以后行是否无效
area = '区' in raw_row[4]
if area == False:
return False
year = '年' in raw_row[9]
if year == False:
return False
return True
def clean_row(self, raw_row):
# 执行单行荡涤
# self.logger.info("以后荡涤数据:", raw_row)
# print(raw_row)
# 题目
title = raw_row[0]
# 价格
price = self.get_price(raw_row[1])
# 每平方价格
avg_price_per_square_meter = self.get_avg_price_per_square_meter(raw_row[2])
# 小区
housing = self.get_community(raw_row[3])
# 地址
area = self.get_area(raw_row[4])
# 屋宇户型
house_type = self.get_room_count(raw_row[5])
house_type_2 = raw_row[5]
# 建筑面积
acreage = self.get_area_size(raw_row[6])
# 所在楼层
level = self.get_floor(raw_row[7])
# 屋宇朝向
direction = raw_row[8]
# 年代
year = self.get_year(raw_row[9])
# 建成年份
time = self.get_house_age(year)
# 数据转换
new_row = [title, price, avg_price_per_square_meter, housing, area, house_type, acreage, level, direction, year, time, house_type_2]
return new_row
def get_price(self, row):
# 售价
price = row.replace('万', '')
return int(float(price))
def get_avg_price_per_square_meter(self, row):
# 每平方米均价
avg_price_per_square_meter = row.replace('元 /m²', '')
return avg_price_per_square_meter
def get_area(self, row):
# 获取属于哪个区
area = row[:row.index('区')]
return area + '区'
def get_community(self, row):
# 获取属于哪个小区
return row
def get_room_count(self, row):
# 获取房型是几室
room_count = row[:row.index('室')]
return room_count
def get_area_size(self, row):
# 获取面积
area_size = row.replace('㎡', '')
return area_size
def get_floor(self, row):
# 获取所属楼层
floor = row[row.index('/'):]
return floor.replace('/', '').replace(' 层 ','')
def get_year(self, row):
# 获取修建年代
return row.replace('年', '')
def get_house_age(self, row):
# 获取屋宇年龄修建年代
localtime = time.localtime(time.time())
year = int(localtime[0]) - int(row)
return year
def test(self):
# 测试
raw_row = ['娥眉新村 4 层 110 平米', '460.4 万', '70769 元 /m²', '北极西村', '玄武区玄武门北极西村 21 号', '4 室 1 厅 2 卫', '65㎡', '高楼层 / 3 层', '南北', '2020 年']
print(raw_row)
new_row = self.clean_row(raw_row)
print(new_row)
if __name__ == '__main__':
print("数据荡涤开始")
raw_row = ['娥眉新村 4 层 110 平米', '460.4 万', '70769 元 /m²', '北极西村', '玄武区玄武门北极西村 21 号', '4 室 1 厅 2 卫',
'65㎡', '高楼层 / 3 层', '南北', '2020 年']
cleaner = Tao365Cleaner()
# cleaner.test()
cleaner.do_clean_data()
print("数据荡涤实现")
print("python 版本", platform.python_version())荡涤实现后保留到文件
def save_to_clean_file(self, data_arr):
# 保留到荡涤的文件
file_path = self.fileManger.get_data_file_path(self.clean_data_result_file)
# 初始化数据
frame = pd.DataFrame(data_arr)
frame.columns = self.clean_data_result_file_head
frame.to_csv(file_path, encoding=self.encoding, index=None)
self.logger.debug("荡涤文件保留实现")
运行后果
运行截图
数据荡涤开始
100%|██████████| 9/9 [00:00<?, ?it/s]
数据荡涤实现
python 版本 3.9.10
过程已完结, 退出代码 0
后果文件
资源链接
https://download.csdn.net/dow…
菜鸟实战，继续学习！
正文完
