data = pd.DataFrame({"电影":self.movies,"评分":rating,"导演":cast,"主演":cast}) data['电影'] = data['电影'].apply(lambda x: x.text) data['评分'] = data['评分'].apply(lambda x: x.text) data['导演'] = data['导演'].apply(lambda x: x.text.split('\n')[0][3:].split('/')) data['主演'] = data['主演'].apply(lambda x: x.text.split('\n')[1][3:].split('/'))
时间: 2023-12-02 22:31:35 浏览: 35
这段代码是使用 Pandas 库创建了一个 DataFrame 对象,并对其中的某些列进行了一些数据清洗操作。具体来说:
- 第一行代码创建了一个 DataFrame 对象,其中包含了四列数据,分别为电影名称、评分、导演和主演。这些数据可能来自某个网站或者其他来源。
- 第二行代码对“电影”这一列进行了数据清洗操作,使用 apply() 方法和一个 lambda 函数将每一行数据中的 HTML 标签(如 <a> 和 </a>)去掉,只保留文本内容。
- 第三行代码对“评分”这一列进行了类似的操作,使用 apply() 方法和一个 lambda 函数将每一行数据中的 HTML 标签去掉,只保留评分数值。
- 第四行和第五行分别对“导演”和“主演”这两列进行了类似的操作,使用 apply() 方法和一个 lambda 函数将每一行数据中的 HTML 标签去掉,并将导演和主演的姓名提取出来,存储为一个列表。这里使用了一些字符串操作,如 split() 方法和列表切片。
总之,这段代码的作用是将一些混乱的数据整理成为一个比较规范的 DataFrame 对象,方便后续处理和分析。
相关问题
请仿照这一段代码,if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')
这是一个根据文件类型读取数据的代码示例。以下是根据您提供的代码进行修改后的示例:
```python
import pandas as pd
class DataReader:
def __init__(self, file_path, file_type, names=None):
self.file_path = file_path
self.file_type = file_type
self.names = names
self.pd_data = None
self.x = None
self.y = None
def read_data(self):
if self.file_type == "csv":
try:
self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)
except:
raise ValueError('csv路径错误')
elif self.file_type == "txt":
self.pd_data = pd.DataFrame(
pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names))
elif self.file_type == "pmlb":
try:
self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False)
self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True)
except:
raise ValueError('pmlb数据集名称错误')
elif self.file_type == "numpy":
try:
self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path)
self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1])
except:
raise ValueError('numpy数据集设置失败')
```
在上面的示例中,我们创建了一个名为DataReader的类,它接受文件路径和文件类型作为参数,并在read_data方法中根据文件类型读取数据。根据不同的文件类型,我们使用相应的pandas函数来读取数据。请注意,对于txt文件,我们使用了制表符('\t')作为分隔符。对于pmlb和numpy文件,我们根据需要设置了self.x和self.y变量。如果读取过程中出现错误,将引发ValueError异常。
date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) 代码优化
可以将两行代码合并为一行,如下所示:
```
date_history, data_history = data.iloc[:, 0], data.iloc[:, 1]
```
这样可以减少代码行数并提高代码可读性。