pandas数据处理清洗实现中文地址拆分案例

下面是“pandas数据处理清洗实现中文地址拆分案例”的完整攻略：

1. 环境准备

首先需要安装所需的Python库，包括pandas、re等。使用pip命令进行安装，如下所示：

pip install pandas
pip install re

2. 数据获取

获取需要处理的数据，可以从各种渠道获得，比如爬虫抓取、数据采购等。此处以示例数据为例，示例数据为一个包含地址信息的csv文件，如下所示：

id	address
1	北京市朝阳区望京SOHO
2	上海市浦东新区外高桥保税区博创路128号
3	广东省深圳市南山区科技园高新南一道德赛大厦

3. 数据预处理

针对中文地址拆分，需要区分出省市区等地址信息，因此需要进行数据预处理。首先需要对地址信息进行规范化，去除多余空格、符号等。可以使用python的re库进行字符串处理。如下所示：

import re

def clean_text(text):
    # 去除多余空格
    text = re.sub(r'\s+', '', text)
    # 去除多余符号
    text = re.sub(r'\\n|\\r|,', '', text)
    return text

4. 中文地址拆分

中文地址拆分需要用到pandas库，可以将csv文件读取为DataFrame，然后使用apply()函数对每一行地址信息进行解析，得到省市区等地址信息。如下所示：

import pandas as pd

def split_address(text):
    # 使用正则表达式解析地址信息
    regx = r"^(?P<province>[^省]+省)?(?P<city>[^市]+市)?(?P<district>[^区]+区)?(?P<street>.*)$"
    groups = re.search(regx, text).groupdict()
    return pd.Series([groups['province'], groups['city'], groups['district'], groups['street']])

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('address.csv')

# 对address列进行拆分，并添加新的列
df[['province', 'city', 'district', 'street']] = df['address'].apply(split_address)

5. 成果展示

进行中文地址拆分后，可以将结果进行展示，看一下得到的省市区等地址信息是否正确。如下所示：

id	address	province	city	district	street
1	北京市朝阳区望京SOHO	北京市	北京市	朝阳区	望京SOHO
2	上海市浦东新区外高桥保税区博创路128号	上海市	上海市	浦东新区	外高桥保税区博创路128号
3	广东省深圳市南山区科技园高新南一道德赛大厦	广东省	深圳市	南山区	科技园高新南一道德赛大厦

通过上述过程，我们可以完成针对中文地址的拆分处理，得到规范化的省市区等地址信息。