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。