df['价格'] = df['相关信息'].apply(lambda x: re.findall(r'\d+\.\d+', x)[0] if re.findall(r'\d+\.\d+', x) else '')提取出价格,怎么把价格进行缺失值处理

您可以使用fillna()方法对价格列进行缺失值处理，如下所示：

# 处理缺失值
df['价格'] = df['价格'].fillna(0.0)

其中，fillna()方法中的参数0.0表示缺失值被替换为0.0。

完整代码如下所示：

import pandas as pd
import re

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('豆瓣图书top250.xlsx')

# 提取价格
df['价格'] = df['相关信息'].apply(lambda x: re.findall(r'\d+\.\d+', x)[0] if re.findall(r'\d+\.\d+', x) else '')

# 处理缺失值
df['价格'] = df['价格'].fillna(0.0)

# 保存Excel文件
df.to_excel('豆瓣图书top250_处理后.xlsx', index=False)

希望能够帮助到您！

相关问题

def zipjie(): import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)优化下这个代码，存在非法字符或者表情的数据，要进行过滤

好的，可以尝试如下优化：

import os
import pandas as pd
import re

def zipjie():
    folder_path = r"E:\aaaa\aaaa"
    fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa']

    # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径
    xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

    # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
    merged_data = pd.DataFrame()

    # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中
    for xlsx_file in xlsx_files:
        # 使用 pandas 读取 xlsx 文件
        df = pd.read_excel(xlsx_file)
        # 过滤掉包含非法字符或表情的行
        df = df[~df['column_name'].apply(lambda x: bool(re.findall('[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]+', str(x))))] 
        merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

    # 在 merged_data 中添加新的一列数据
    merged_data['new_column'] = 'new_value'

    # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中
    merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)

优化的主要思路是：在读取Excel文件时，过滤掉包含非法字符或表情的行。这里使用了正则表达式`[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]+`匹配所有非中英文数字和空白字符之外的字符，如果某行数据中包含这些字符，则认为该行数据是非法的，将其过滤掉。

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}r = requests.get(url, headers=header)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")w1 = soup.find_all("td")result = w1df = pd.DataFrame(result)df1 = df[2:]for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)# 排序，按照第二列的元素进行降序排列df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)title = ['省份', '人数/万']df2.columns = titleprint(df2)将这个程序中人数/万的这列转化成数字

您可以使用pandas中的apply函数来将“人数/万”列转换为数字类型，例如：

df2['人数/万'] = df2['人数/万'].apply(lambda x: float(x.replace(',', '')))

这将使用lambda函数将每个值中的逗号删除并将其转换为浮点数类型。然后将修改后的结果存储回原始DataFrame中的“人数/万”列。