Python/Pandas：用于迁移的 .CSV 数据清理

Question

我是一个相当新的 python/pandas 用户，我的任务是清理大约 5,000 行 csv 记录，然后将记录迁移到 sql 数据库中。

内容是个人的个人信息（这使我无法将其发布以供参考）和他们的“座位”职业信息，但文件一直......管理不善......多年来，最终看起来像这个：

#Sect1         Sect2        Sect3        Seat#
L/L/L/L   320/320/319/321  D/C/D/C   1-2/1-2/1-2/1-2
  V             602           -            1-6
  T             101           F            1&3
  R             158           -            3* 4
  U             818           4            Ds9R

该人的个人信息在左侧未显示的四列中。

实际上，即使只是上面选择的第一行，实际上也应该是：

    #Sect1     Sect2   Sect3   Seat#
      L         320      D       1
      L         320      D       2
      L         320      C       1
      L         320      C       2
      L         319      D       1
      L         319      D       2
      L         321      C       1
      L         321      C       2
    

带有“-”的意思是“通过”而不是“和”。 （例如，在我的原始示例中，第二行是座位号 1 到座位号 6，而不是座位号 1 和 6。

我还应该注意，这些人没有唯一的 ID/索引，它完全基于名字/姓氏。

我一直在尝试打破其中的一些，但在

方面取得了有限的成功

df1 = df1.drop('Sect2', axis=1).join(df1['Sect2'].str.split('/', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('Sect2'))

但这最终会创建错误的记录，例如

#Sect1     Sect2   Sect3   Seat#
  L         319      C       1

最后，我的问题是；是否可以使用脚本来清理这些数据？我很快就没有想法了，真的不想手动执行此操作，但我也不想再浪费时间尝试编写脚本，如果这是一个毫无意义的尝试。

Answer 1

下面的代码应该解决您帖子中描述的两个问题。应该有足够的选择性以避免误解行，但可能仍然需要一些手动管理。

基本概念是逐行迭代，在继续之前尽可能多地处理。首要任务是拆分包含字符“/”的行。如果没有找到，则解释范围值“-”。 while 循环允许逐步改进。例如，代码会将 1-3 转换为 1/2/3，然后重新读取同一行并将其拆分为 3 个不同的行。

# build demo dataframe
d = {"Sect1": ["L/L/L/L", "V", "T", "R", "U"], 
     "Sect2": ["320/320/319/321", "602", "101", "158", "818"],
     "Sect3": ["D/C/D/C", "-", "F", "-", "4"],
     "Seat#": ["1-2/1-2/1-2/1-2", "1-6", "1&3", "3* 4", "Ds9R"]}
df = pd.DataFrame(data=d)


index = 0
while index < len(df):
    len_df = len(df)
    row_li = [df.iloc[index][x] for x in df.head()]
    # extract separated values
    sep_li = [x.split("/") for x in row_li]
    sep_min, sep_max = len(min(sep_li, key=lambda x: len(x))), len(max(sep_li, key=lambda x: len(x)))
    # extract range values
    num_range_li = [re.findall("^\d+\-\d+$|$", x)[0].split("-") for x in row_li]
    num_range_max = len(max(num_range_li, key=lambda x: len(x)))
    # create temporary dictionary representing current row
    r = {}
    for i, head in enumerate(df.head()):
        r[head] = row_li[i]
    # separated values treatment -> split into distinct rows
    if sep_min > 1 and sep_min == sep_max:
        for i, head in enumerate(df.head()):
            r[head] = sep_li[i]
        row_df = pd.DataFrame(data=r)
        df = df.append(row_df, ignore_index=True)
    # range values treatment -> convert into separated values
    elif num_range_max > 1:
        for part in (1, 2):
            for idx, header in enumerate(df.head()):
                if len(num_range_li[idx]) > 1:
                    split_li = [str(x) for x in range(int(num_range_li[idx][0]), int(num_range_li[idx][1])+1)]
                    # convert range values to separated values
                    if part == 1:
                        r[header] = "/".join(split_li)
                    # multiply other values
                    else:
                        for i, head in enumerate(df.head()):
                            if i != idx:
                                r[head] = "/".join([r[head] for x in range(len(split_li))])
        row_df = pd.DataFrame(data=r, index=[0])
        df = df.append(row_df, ignore_index=True)

    # if no new rows are added, increment
    if len(df) == len_df:
        index += 1
    # if rows are added, drop current row
    else:
        df = df.iloc[:index].append(df.iloc[index+1:])

print(df)

输出

   Sect1 Sect2 Sect3 Seat#
0      T   101     F   1&3
1      R   158     -  3* 4
2      U   818     4  Ds9R
4      V   602     -     1
5      V   602     -     2
6      V   602     -     3
7      V   602     -     4
8      V   602     -     5
9      V   602     -     6
10     L   320     D     1
11     L   320     D     2
12     L   320     C     1
13     L   320     C     2
14     L   319     D     1
15     L   319     D     2
16     L   321     C     1
17     L   321     C     2