pandas数据处理清洗实现中文地址拆分案例

时间:2022-08-29 23:57:22

 

一、案例场景

字段login_place,一共267725行记录,随机15条记录如下:

pandas数据处理清洗实现中文地址拆分案例

  后续数据分析工作需要用到地理维度进行分析,所以需要把login_place字段进行拆分成:国家、省份、地区。

 

二、初步方案

  第三方中文分词库:jieba,可以对文本进行拆分。使用参考资料:jieba库的使用。
初步方案:

  1. 用jieba.cut()将文本拆分为单词列表list_word;
  2. 分支判断list_word长度,赋值国家、城市、地区。

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代码:(抽取1000条记录,看一下我这台机器的运行时间)

%%time
# 地区拆分
for i in range(1000):
    list_word=[word for word in jieba.cut(df.iloc[i,0])]
    if len(list_word)==1:
        if "中国" in df.iloc[i,0]:
            df.loc[i,"国家"]=df.iloc[i,0][0:2]
            df.loc[i,"省份"]=df.iloc[i,0][2:]
        else:
            df.loc[i,"国家"]=df.iloc[i,0]
    elif len(list_word)==2:
        df.loc[i,"国家"]=list_word[0]
        df.loc[i,"省份"]=list_word[1]
    else:
        df.loc[i,"国家"]=list_word[0]
        df.loc[i,"省份"]=list_word[1]
        df.loc[i,"地区"]=list_word[2]
    if i%100==0:
        print(f"{round(i*100/(int(1000)),2)}%")

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  1000条用了1min 37秒。如果全部进行数据解析等待时间应该很久很久。有很多重复的记录,这里先去重,再跑一次代码。

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  去重之后,只有404不重复的记录。

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  再跑一遍代码,并且把结果保存到本地文件‘df_test.xlsx"。便于查看jieba第三方分词库对本次数据拆分是不是想要的结果。

国家:

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‘国家"这一列,中国*没有拆分出来。

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代码试了一下,发现‘中国*"确实拆分不了。证实了*确实中国不可缺失的一部分。
省份:

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  ‘省份"这一列拆分的更加糟糕。

总结:总数据集运行时间长,切词不准确。需要优化拆分方案!

 

三、优化方案

  在上面查看Excel文件时候发现‘login_place"字段的数据有以下特点:

  • 整个数据集分类两类:‘中国"和外国;
  • 中国的省份大多是两个字,除了‘黑龙江"和‘内蒙古";
  • 外国的,只有国家记录。

优化方案:

  • 对国家判断,形成分支:中国和外国;
  • 对于中国,再判断省份是不是‘黑龙江"和‘内蒙古"。
  • 不是:可以直接切分[2:4],提取省份。[4:],提取地区;
  • 是:[2:5]提取省份。[5:]提取地区

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%%time
# 地区拆分
for i in range(df.shape[0]):
    if "中国" in df.iloc[i,0] :
        df.loc[i,"国家"] = "中国"
        if ("内蒙古" in df.iloc[i,0]) or ("黑龙江" in df.iloc[i,0]):
#             print(df.iloc[i,0])
            df.loc[i,"省份"] = df.iloc[i,0][2:5]
            if len(df.iloc[i,0]) > 5:
                df.loc[i,"地区"] = df.iloc[i,0][5:]
        else:
            df.loc[i,"省份"] = df.iloc[i,0][2:4] 
            df.loc[i,"地区"] = df.iloc[i,0][4:]
    else:
        list_word = [word for word in jieba.cut(df.iloc[i,0])]
        if len(list_word) == 1:
            df.loc[i,"国家"] = df.iloc[i,0][0:2]
            df.loc[i,"省份"] = df.iloc[i,0][2:]
        else:
            df.loc[i,"国家"] = list_word[0]
            df.loc[i,"省份"] = list_word[1]
    if i%100==0:
        print(f"{round(i*100/(int(df.shape[0])),2)}%")

pandas数据处理清洗实现中文地址拆分案例

 保存Excel文件,再次查看拆分情况。经过去重后的测试集拆分符合想要的结果。

 运行未去重源数据集结果:

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