pandas数据清洗豆瓣top250中的作者国家

可以使用Pandas库中的DataFrame进行豆瓣Top250数据的清洗，具体步骤如下：

1. 导入必要的库和数据

import pandas as pd

df = pd.read_csv('douban_top250.csv')

2. 取出作者列

authors = df['作者']

3. 定义一个函数用于提取作者的国家信息

import re

def extract_country(author):
    pattern = re.compile('\((.*?)\)')
    result = pattern.findall(author)
    if len(result) > 0:
        return result[0]
    else:
        return None

该函数使用正则表达式提取作者括号中的国家信息，并返回该信息。如果作者信息中没有国家信息，则返回None。

4. 对作者列应用上述函数，生成新的国家列

df['国家'] = authors.apply(extract_country)

5. 去除国家列中的重复值，并查看结果

df['国家'].drop_duplicates()

这样，就可以得到豆瓣Top250中所有作者的国家信息了。

相关问题

pandas数据清洗豆瓣top250中的作者国家，并存入top250.csv中

可以按照以下步骤将清洗后的数据存入`top250.csv`文件中：

1. 导入必要的库和数据

import pandas as pd

df = pd.read_csv('douban_top250.csv')

2. 取出作者列

authors = df['作者']

3. 定义一个函数用于提取作者的国家信息

import re

def extract_country(author):
    pattern = re.compile('\((.*?)\)')
    result = pattern.findall(author)
    if len(result) > 0:
        return result[0]
    else:
        return None

该函数使用正则表达式提取作者括号中的国家信息，并返回该信息。如果作者信息中没有国家信息，则返回None。

4. 对作者列应用上述函数，生成新的国家列

df['国家'] = authors.apply(extract_country)

5. 去除国家列中的重复值，并查看结果

df['国家'].drop_duplicates()

这样，就可以得到豆瓣Top250中所有作者的国家信息了。

6. 将清洗后的数据保存到`top250.csv`文件中

df.to_csv('top250.csv', index=False)

该语句将清洗后的数据保存到`top250.csv`文件中，并将索引列省略掉。

豆瓣top250电影数据清洗Python代码

以下是一个简单的豆瓣top250电影数据清洗的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('douban_top250.csv')

# 去除重复项
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理评分数据
df['rating'] = df['rating'].str.replace(' ', '').str.replace('\n', '')
df['rating_num'] = df['rating'].str.extract('(\d+)')

# 处理导演数据
df['director'] = df['director'].str.replace(' ', '').str.split('/')

# 处理主演数据
df['actor'] = df['actor'].str.replace(' ', '').str.split('/')

# 处理制片国家/地区数据
df['country'] = df['country'].str.replace(' ', '').str.replace('\n', '').str.split('/')

# 处理类型数据
df['genre'] = df['genre'].str.replace(' ', '').str.replace('\n', '').str.split('/')

# 处理上映日期数据
df['release_date'] = df['release_date'].str.replace(' ', '').str.replace('\n', '').str.split('(').str[0]

# 处理电影时长数据
df['runtime'] = df['runtime'].str.replace(' ', '').str.replace('\n', '').str.extract('(\d+)')

# 保存清洗后的数据
df.to_csv('douban_top250_cleaned.csv', index=False)

这段代码先使用Pandas库读取原始数据，然后去除重复项，接着对评分、导演、主演、制片国家/地区、类型、上映日期和电影时长等数据进行清洗和处理，最后保存清洗后的数据。