用简洁代码带你打通文本数据处理的“任督二脉”

文本数据占了80%的信息总量，所以大家要掌握好，别忽略了。文本导入、清洗、探索和可视化，这些基础技能能让你的数据分析少走弯路。用简洁的代码带你打通文本数据处理的“任督二脉”。CSV是个比较稳的“表格”文本格式。把CSV文件保存为shuju1.csv，三行数据分别是id,name,grade还有1,lucky,87，2,peter,92，3,lili,85。用Python原生csv模块写入文件。用Pandas一行就能把CSV文件读取到DataFrame中了。TXT文件一般用来存储一些“脏”数据。把TXT文件保存为shuju2.txt，里面的三行数据是id?name?grade，还有1?lucky?87，2?peter?92和3?lili?85。注意这里的分隔符是问号?，和CSV的逗号不一样。用Pandas读取TXT文件的话，记得要指定sep参数为\s+。数据清洗好之后导出成干净样本就可以节省很多重复劳动。用Pandas读取CSV文件得到DataFrame之后，可以用to_csv方法把数据导出成新文件了。如果要避免混淆其他工具和节省空间，记得设置index=False。只有把代码跑起来才算是真正掌握了这个过程。文本数据的处理没有什么特别简便的方法，但掌握好这些基本套路就能搞定导入、清洗和导出三大核心环节了。只要多实践多踩坑，就能在文本分析领域稳步前进。