編寫Python自動化腳本的方法教程

這篇文章主要介紹“編寫Python自動化腳本的方法教程”，在日常操作中，相信很多人在編寫Python自動化腳本的方法教程問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”編寫Python自動化腳本的方法教程”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

這個問題算是群友答疑。如果說同事或者老板給你一堆這樣的數據，你估計會抓狂，該怎么處理呢?

仔細觀察上面數據可以發現，該數據有如下2個主要特點：

• 每一行的數據長度不同。第一行和第三行有4個屬性，第二行有5個屬性。

• 不同行的屬性值，并不是對應排列。

解題思路剖析

你可能會想，直接用Excel分裂。其實并不可行，因為不同行的屬性值，并不是對應排列。Excel分列導致的結果就是：不同的屬性，存在于相同的行。

放棄Excel那條路之后，我就只能尋求Python的幫助了。我們要根據數據的特點，選擇合適的數據存儲方法。最終問題就轉化為：構造數據源，然后創建DataFrame即可。

然后根據我們這個數據的特點，我選擇構造字典組成的列表這樣一個數據，并利用它來創建DataFrame。

觀察我提供的這個案例和待解決的問題，簡直異曲同工。我們同樣可以將上述數據的每一行，都變成一個個鍵值對組成的字典。然后最外層用一個大列表，將所有的字典包含起來。

完整代碼

1)首先需要構造練習數據

import pandas as pd x = {"信息":["年齡:12;性別:女;身高:22;愛好:打球",              "年齡:12;說明:歷史數據;性別:女;身高:22;愛好:打球",              "生日:2月3日;年齡:12;性別:女;愛好:打球"]     } df = pd.DataFrame(x) df

結果如下：

2)構造字典組成的列表

tmps_list = [] for data in df["信息"].values:     tmp_dict = {}     for kv in data.split(";"):         k, v = kv.split(":")         tmp_dict[k] = v     tmps_list.append(tmp_dict) tmps

結果如下：

3)創建DataFrame

df = pd.DataFrame(tmps) df

結果如下：

到此，關于“編寫Python自動化腳本的方法教程”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！