Python数据清洗实践：商铺信息处理与存储

"该资源是关于Python数据分析的一个实战项目，主要涉及数据的读取、清洗、转换和存储。提供了一个名为'商铺数据.csv'的文件，包含商铺的相关信息，如分类、名称、评论、评分、价格、地址以及评论详情等。作业要求包括读取CSV文件，将数据转化为列表字典格式，清洗comment和price字段，处理缺失值，将commentlist字段拆分为三个单独的字段并清洗成数字，最后将清洗后的数据保存为.pkl文件。提供的代码示例展示了如何实现这些任务的部分过程。 在Python数据分析中，数据清洗是非常关键的一环，它包括处理异常值、缺失值以及格式不一致的问题。在这个项目中，首先通过`open`函数读取CSV文件，然后使用`csv`模块或pandas库来解析数据。`fcm`函数用于清洗评论字段，将包含'条'的字符串转换为整数，若无法转换则标记为'缺失数据'。`fpr`函数用于处理价格字段，去除'￥'符号并保留数字部分，同样处理无法转换的情况。`fcml`函数接收commentlist字段，将其拆分为质量、环境和服务三个评分，并转换为浮点数。 数据清洗过程中，针对comment和price字段，代码通过定义特定的清洗函数来检查和处理非数字字符。对于commentlist字段，它是一个包含三个子项的列表，每个子项代表一个评分，需要拆分并转换为数值类型。在代码示例中，使用`split`方法按逗号拆分字符串，然后调用`fcml`函数对每个子项进行处理。 在数据结构的转换上，目标是将数据集转化为列表字典格式，便于后续操作和存储。这通常通过遍历数据行，逐个提取字段并构造字典，然后将字典添加到列表中来完成。在给出的代码片段中，可以看到一个简单的循环结构，用于创建和填充这个列表。 最后，清洗后的数据需要被保存以便后续使用。Python提供了多种持久化数据的方法，如pickle模块，它可以将Python对象序列化为二进制格式并写入文件。通过`pickle.dump`函数，可以将清洗后的数据列表写入.pkl文件，实现数据的存储。 这个实战项目涵盖了Python数据分析的基础流程，包括数据读取、数据清洗、数据转换和数据存储，对于初学者来说是一个很好的实践案例。通过完成这个项目，可以提升处理真实世界数据集的能力，熟悉数据清洗的技巧，并掌握如何有效地存储处理后的数据。"