用python完成,请学生以最大评论数(reviews_max)作为检索依据,通过函数对 googleplaystore.csv xls工作表 进行数据清洗(同一应用仅保留评论数最大的版本),以此确保数据的唯一性。
时间: 2024-02-20 07:58:25 浏览: 25
好的,你可以使用以下代码来完成这个任务:
```python
import pandas as pd
def clean_googleplaystore_csv(file_path):
# 读取csv文件
df = pd.read_csv(file_path)
# 按应用名称分组,并保留评论数最大的应用
df = df.sort_values('Reviews', ascending=False).drop_duplicates('App').reset_index(drop=True)
# 保存清洗后的数据到新的csv文件
df.to_csv('cleaned_googleplaystore.csv', index=False)
print('数据清洗完成!')
# 调用函数
clean_googleplaystore_csv('googleplaystore.csv')
```
这个函数的主要思路是先按照评论数从大到小排序,然后去重,最后保存到新的csv文件中。这样可以确保每个应用只保留评论数最大的版本。
相关问题
最大评论数(reviews_max)作为检索依据,通过函数对googleplaystore.csv进行数据清洗
可以使用Python的Pandas库进行数据清洗,具体的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('googleplaystore.csv')
# 删除重复行
df.drop_duplicates(subset='App', inplace=True)
# 将reviews_max列转换为整数类型
df['reviews_max'] = pd.to_numeric(df['reviews_max'], errors='coerce')
# 删除reviews_max列为NaN的行
df.dropna(subset=['reviews_max'], inplace=True)
# 按照reviews_max列进行降序排序
df.sort_values(by='reviews_max', ascending=False, inplace=True)
# 重置索引
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
# 输出清洗后的结果
print(df)
```
这段代码会读取googleplaystore.csv文件,删除重复行,并将reviews_max列转换为整数类型。然后删除reviews_max列为NaN的行,并按照reviews_max列进行降序排序。最后输出清洗后的结果。
用python代码实现以最大评论数(reviews_max)作为检索依据,通过函数对googleplaystore.csv进行数据清洗(同一应用仅保留评论数最大的版本)
好的,可以使用pandas库来完成这个任务。以下是代码实现:
```python
import pandas as pd
def clean_google_playstore(filename):
# 读取csv文件
df = pd.read_csv(filename)
# 按应用名称分组,并保留评论数最大的版本
df = df.sort_values('Reviews', ascending=False).drop_duplicates('App').reset_index(drop=True)
# 返回清洗后的数据
return df
```
使用方法:
```python
df_cleaned = clean_google_playstore('googleplaystore.csv')
```
注意,这个函数会返回一个新的DataFrame,原文件并不会被修改。如果需要修改原文件,请使用`inplace=True`参数。
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