python数据分析可视化中 从‘工作经验’列中提取数字
时间: 2024-03-15 15:44:12 浏览: 17
可以使用正则表达式来从‘工作经验’列中提取数字。具体方法如下:
```python
import re
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 提取数字
df['工作经验'] = df['工作经验'].str.extract('(\d+)')
```
这里的`(\d+)`表示匹配一个或多个数字,并将其提取出来。提取后的数字会被放在新的‘工作经验’列中。
相关问题
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:
```python
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:
```python
# 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:
```python
# 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。
python电影数据分析可视化系统
Python电影数据分析可视化系统是基于Python语言进行开发的一种工具,用于帮助用户分析和可视化电影相关的数据信息。
该系统可以通过Python的数据分析库(如Pandas和NumPy)对电影数据进行清洗和整理,并提取出关键信息,如票房、评分、类型等。用户可以根据自己的需求选择不同的数据来源,如IMDb、豆瓣电影等。
系统提供了多种数据可视化方式,如折线图、柱状图、散点图等,用户可以根据不同的分析目的,选择合适的可视化方式展示数据。例如,用户可以通过折线图展示电影票房随时间的变化趋势,或者通过柱状图展示不同类型电影的数量分布。
此外,系统还可以根据用户的选择,生成各种统计分析报告,如电影评分分布、票房排行榜等。用户可以根据这些报告进行更深入的分析和决策。
Python电影数据分析可视化系统具有易用性和灵活性。用户只需通过简单的指令或界面操作即可完成数据的导入、分析和可视化。同时,用户可以根据自己的需求,定制化系统的功能,添加新的分析模型或可视化方式。
总之,Python电影数据分析可视化系统提供了一种方便、高效的方式,帮助用户更好地理解和利用电影数据,从而做出更准确的决策。
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