python数据分析可视化中 “工作经验”列的空值处理，将年薪换算成月薪，根据“薪资”提取“最低工资”列

处理“工作经验”列的空值，可以使用 pandas 的 fillna 方法，将空值填充为 0 或者其他默认值。假设我们将空值填充为 0，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 处理空值
df['工作经验'].fillna(0, inplace=True)

将年薪换算成月薪，可以将“薪资”列中的“万/年”替换成“千/月”，并将字符串转换为数字。假设我们将“薪资”列中的“万/年”替换成“千/月”，代码如下：

# 将年薪换算成月薪
df['薪资'] = df['薪资'].str.replace('万/年', '千/月')
df['薪资'] = df['薪资'].str.extract('(\d+)').astype(int) / 10

根据“薪资”提取“最低工资”列，可以使用 pandas 的 str 方法和正则表达式来提取字符串中的数字。假设我们将“最低工资”列设置为“薪资”列中的数字，代码如下：

# 根据薪资提取最低工资
df['最低工资'] = df['薪资'].astype(str).str.extract('(\d+)')

上述代码中，`astype(str)` 将“薪资”列中的数字转换为字符串，`str.extract('(\d+)')` 提取字符串中的数字。最后将提取出来的数字赋值给“最低工资”列。

相关问题

如何用用python进行数据分析及可视化

以下是一个简单的用 Python 进行数据分析和可视化的步骤：

1. 导入需要的库：通常需要导入 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等库。

2. 读取数据：使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数读取 CSV 文件中的数据，或使用 ExcelFile() 函数读取 Excel 文件中的数据等。

3. 数据清洗和处理：使用 Pandas 库进行数据清洗和处理，删除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。

4. 数据分析和可视化：使用 Matplotlib 和 Pandas 库进行数据分析和可视化，绘制各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图、饼图等。

5. 结果呈现：将结果呈现出来，可以将图表保存为图片或 PDF 文件，也可以将图表嵌入到网站或应用程序中。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 Python 进行数据分析和可视化：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗和处理
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.dropna(inplace=True)

# 数据分析
avg_sales = data.groupby('Region')['Sales'].mean()
total_sales = data.groupby('Region')['Sales'].sum()

# 可视化展示
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.bar(avg_sales.index, avg_sales.values)
plt.title('Average sales by region')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.bar(total_sales.index, total_sales.values)
plt.title('Total sales by region')
plt.show()

这个例子展示了如何读取数据、清洗和处理数据、进行数据分析和绘制图表。在这个例子中，我们读取了一个 CSV 文件，删除了重复数据和空值，然后计算了每个地区的平均销售额和总销售额，并绘制了两个柱状图展示结果。

Python 怎么统计数据表中每一列的空值有多少个

你可以使用 Pandas 库中的 `isnull()` 方法来检测数据表中每一列的空值，并使用 `sum()` 方法计算每一列空值的数量。具体步骤如下：

1. 首先，导入 Pandas 库并读取数据表，例如：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_csv('data.csv')

2. 然后，使用 `isnull()` 方法检测每一列的空值，例如：

   null_counts = df.isnull().sum()

这将返回一个 Series，其中每一列的空值数量都被计算了出来。

3. 最后，你可以打印出每一列的空值数量，例如：

   print(null_counts)

这将打印出每一列的空值数量。

因此，以上三个步骤可以帮助你统计数据表中每一列的空值数量。