使用以下数据集完成练习 任务1：清洗练习数据集中的html文件，过滤 html标签并提取中文，把清洗结果分别保存到.txt后缀文件中。 任务2：过滤html标签后的文本失去了原有的结构信息，尝试清洗提取文本，并保留合适的文档结构信息，把清洗结果分别保存在.xml后缀中

任务1：我可以帮您完成这个任务。使用Python语言，可以使用BeautifulSoup库来解析HTML文件，然后使用正则表达式过滤掉HTML标签，最后提取中文并保存到.txt文件中。

任务2：同样可以使用BeautifulSoup库来解析HTML文件，然后使用正则表达式过滤掉HTML标签，但是在提取文本时，需要根据HTML标签的嵌套关系来保留合适的文档结构信息。最后将清洗后的文本保存在.xml文件中。

相关问题

1.练习使用PowerBI进行数据集成、数据清洗、数据转换、数据规约操作

好的，以下是一个简单的数据集成、清洗、转换和规约的练习：

1. 首先，我们需要准备两个数据集，一个是销售订单数据集，包含订单号、客户姓名、销售日期、销售额等信息；另一个是客户信息数据集，包含客户姓名、客户地址、客户电话等信息。

2. 在PowerBI中，我们可以使用“获取数据”功能，从Excel、CSV、SQL Server等数据源中导入数据集。我们将两个数据集导入PowerBI，然后创建一个数据模型。

3. 在数据模型中，我们可以使用“关系”功能来建立两个数据集之间的关系。我们将客户姓名作为关系键，将销售订单数据集与客户信息数据集连接起来。

4. 此时，我们发现客户信息数据集中存在一些重复记录，需要进行数据清洗。我们可以在PowerBI中使用“筛选器”功能，选择“客户姓名”列，然后在“高级筛选器”中选择“去除重复值”，即可将客户信息数据集中的重复记录删除。

5. 接下来，我们需要对销售订单数据集进行数据转换。例如，我们可以添加一个“年份”列，用于显示每个订单的销售年份。我们可以使用PowerBI中的“衍生列”功能，创建一个新的“年份”列，并使用公式“YEAR([销售日期])”来计算每个订单的销售年份。

6. 最后，我们还需要对数据进行规约，以确保数据的一致性和准确性。例如，我们可以使用PowerBI中的“格式化”功能，设置销售额列的货币格式，以确保所有金额都以相同的格式显示。

通过以上的练习，我们可以学习如何使用PowerBI进行数据集成、数据清洗、数据转换和数据规约。这些技能对于数据分析和报告非常重要。

练习使用PowerBI进行数据集成、数据清洗、数据转换、数据规约操作

好的，以下是一个练习，我们将使用 Power BI 对一个示例数据集进行数据集成、数据清洗、数据转换和数据规约操作。

1. 数据集成：将多个数据源合并为一个数据集。

我们将使用两个数据源：
- 一个 Excel 文件，包含订单信息，如订单号、订单日期、订单总额等。
- 一个 CSV 文件，包含客户信息，如客户编号、客户名称、客户地址等。

将两个数据源合并为一个数据集，可以按照以下步骤进行：
- 点击 "获取数据" 菜单，选择 "Excel"，打开订单信息 Excel 文件。
- 选择需要导入的数据表，并指定导入方式（如 Table、PivotTable 或 Connection）。
- 选择 "获取数据" 菜单，选择 "文本/CSV"，打开客户信息 CSV 文件。
- 指定 CSV 文件的分隔符、字符编码、列类型等信息，并导入数据。
- 在 Power Query 编辑器中，使用 "合并查询" 功能将两个数据源合并为一个数据集，根据订单号和客户编号进行关联。

2. 数据清洗：删除重复数据、填充空值、删除异常值等。

我们可以按照以下步骤进行数据清洗：
- 在 Power Query 编辑器中，使用 "删除重复值" 功能删除重复数据。
- 使用 "填充" 功能填充空值，例如将客户地址为空的记录填充为 "未知地址"。
- 使用 "筛选" 功能删除异常值，例如将订单总额为负数的记录删除。

3. 数据转换：将数据类型转换为正确的类型、提取需要的信息等。

我们可以按照以下步骤进行数据转换：
- 在 Power Query 编辑器中，使用 "更改类型" 功能将数据类型转换为正确的类型，例如将订单日期转换为日期类型。
- 使用 "分割列" 功能提取需要的信息，例如将客户地址分为省份、城市和街道三个字段。

4. 数据规约：将数据聚合为更高层次的信息，例如按照时间、地区、产品等维度对数据进行聚合分析。

我们可以按照以下步骤进行数据规约：
- 在 Power Pivot 数据模型中，创建 "日期"、"客户" 和 "订单" 三个表，并建立它们之间的关系。
- 使用 "数据透视表" 功能，将数据按照时间、地区、产品等维度进行聚合分析，例如计算每个客户在每个月份的销售额。