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

用python写数据分析可视化图的程序

好的，以下是使用Python写数据分析可视化图的程序的一般步骤：

1. 导入所需库（例如：pandas、matplotlib、seaborn等）。
2. 读取数据源（例如：CSV、Excel、数据库等）。
3. 数据预处理（例如：空值处理、重复值处理、数据类型转换等）。
4. 进行数据分析，选择所需数据，按需分析并生成图表，比如散点图、折线图、柱形图等。
5. 加入必要的图形注释和标签。
6. 输出或展示分析结果，可以将结果保存为图片或PDF格式，或者在Jupyter Notebook或Web应用程序中显示。

希望能对你有所帮助。

python数据分析对两列空值采取向前填充

在Python中，数据分析通常使用pandas库来进行。当你需要处理数据集中的缺失值（空值），特别是在时间序列数据中，向前填充（forward fill）是一种常见的方法，它会用前一个非空值来填充当前缺失值。如果前一个值也是空的，这个过程会一直回溯，直到找到非空值或者到达数据的开始。

使用pandas进行向前填充的操作可以通过`fillna()`函数实现，设置参数`method='ffill'`即可。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其中有两个列 'column1' 和 'column2'
df['column1'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df['column2'].fillna(method='ffill', inplace=True)

`inplace=True`确保对原始数据进行修改，如果不设置，`fillna()`会返回一个新的填充后的DataFrame。