实验室暑假学习第二周任务总结——简单的数据处理

亦凉 2023-03-01 03:25 28阅读 0赞

## 任务需求 ##

上周我们已经从贝壳租房网爬取了某个城市（我选择的是天津）的房源信息数据，并保存在了CSV文件中，如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU0MDEw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
  本周的任务是对这个数据集进行一些处理，需求如下：  
  1. 去除房源编号一列；  
  2. 所在区县一列，只保留区县名，不保留“区”字样；  
  3. 面积一列只保留数字，去除单位；  
  4. 朝向一列只保留第一个方位；  
  5. 月租一列只保留数字，去除单位；  
  6. 室、厅、卫三列只保留数字，去除单位；  
  7. 入住一列如果是具体日期，则修改为`yyyymmdd`格式，如`2020-7-31`应修改为`20200731`；  
  8. 所在楼层一列如果是具体数字，则与总楼层比较之后修改为`高楼层`、`中楼层`或`低楼层`。  
  9. 总楼层一列只保留数字，去除单位。

## Python源代码 ##

#!/usr/bin/env python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    import csv
    
    
    with open('TianjinRentHouseInfo.csv', 'r', newline='') as csv_in_file:
        with open('ProcessedTianjinRentHouseInfo.csv', 'w', newline='') as csv_out_file:
            filereader = csv.reader(csv_in_file)
            filewriter = csv.writer(csv_out_file)
            header = next(filereader)
            new_header = ['所在城市', '所在区县', '所在街道或地区', '小区名称', '面积', '租赁方式', '朝向', '月租', '计费方式', '室',
                          '厅', '卫', '入住', '租期', '看房', '所在楼层', '总楼层', '电梯', '车位', '用水', '用电', '燃气', '采暖']
            filewriter.writerow(new_header)
            for row_list in filereader:
                if '新区' in row_list[2]:    # 统一所在区县格式
                    row_list[2] = row_list[2].replace('新区', '')
                elif '区' in row_list[2] and '开发区' not in row_list[2]:
                    row_list[2] = row_list[2].replace('区', '')
                row_list[5] = row_list[5][:-1]    # 去除面积的单位
                row_list[7] = row_list[7].split('/')[0]    # 只保留朝向的第一个方位
                row_list[8] = row_list[8].replace('元/月', '')    # 去除月租的单位
                row_list[10] = row_list[10].replace('室', '')    # 去除室的单位
                row_list[11] = row_list[11].replace('厅', '')    # 去除厅的单位
                row_list[12] = row_list[12].replace('卫', '')    # 去除卫的单位
                if row_list[13] != '随时入住':    # 如果入住有具体时间，将其统一为yyyymmdd格式
                    row_list[13] = row_list[13].replace('-', '')
                row_list[17] = row_list[17].replace('层', '')    # 去除总楼层的单位
                if row_list[16] != '高楼层' and row_list[16] != '中楼层' and row_list[16] != '低楼层':    # 统一所在楼层格式
                    if int(row_list[16]) <= int(row_list[17]) / 3:
                        row_list[16] = '低楼层'
                    elif int(row_list[17]) / 3 < int(row_list[16]) < int(row_list[17]) / 3 * 2:
                        row_list[16] = '中楼层'
                    else:
                        row_list[16] = '高楼层'
                row_list.pop(0)    # 不保留房源编号
                filewriter.writerow(row_list)
        print('写入成功')

## 运行结果 ##

运行后可得到一个CSV文件，其中共包含处理后的1503条房源数据。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU0MDEw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU0MDEw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230209/9d0ec0b9ec254880b444bf9b2c9e8f21.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU0MDEw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230209/64038b80d56f4a20a0b2b644efe4221e.png