用爬虫爬出了一堆数据，数据处理的时候，薪资这一列格式比较混乱
基本是 1-2万/月。 部分是10-20万/年。还有200/天，
要做数据分析的话需要统一成纯数字
有无什么pandas可以把薪资这一列，带有万/月的行全部提取出来，然后统一调整格式
具体做法是怎样呢？
有些数据错误的将其他无关的信息放在了薪资这一栏，会不会对数据分析产生影响，是否可以找到并删除？
python数据处理如何批量修改列格式
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爱晚乏客游 2021-03-14 02:40关注可以的，先提取出月薪这一列数据，然后遍历这些数据，使用replace（“万/月”，“0000/月”）替换掉就行。
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- 2021-03-13 19:26回答 2 已采纳 可以的，先提取出月薪这一列数据，然后遍历这些数据，使用replace（“万/月”，“0000/月”）替换掉就行。
- 2022-12-27 09:04回答 7 已采纳 ##路径改成你的应该可以直接跑 ，试一下 import pandas as pd import os path='desktop/CM_report_C00/' dirs=os.listdir(
- 2021-09-28 10:49回答 2 已采纳 可以参考以下项目：https://github.com/soda92/python_word_processing
- 2022-12-18 10:20回答 4 已采纳 试一下下面的代码实现，里面的路径部分你可以根据实际情况配置一下，有问题可以随时反馈，望采纳 import os # 设置要遍历的根文件夹路径 root_path = '/path/to/root/f
- 2022-03-24 18:04回答 1 已采纳 (df.T[(df!=0).all()]).T 删除数据全为0的列，望采纳
- 2022-03-18 16:05回答 2 已采纳 import pandas as pd import re df = pd.DataFrame({'Category':['C,D','A,B,C','A,D','C','A,D','A,B,C','
- 2021-06-29 13:33基于Python的空间数据批量处理方法.pdf
- 2021-01-22 15:18回答 5 已采纳 可以，发几个asc 文件给我
- 2023-02-08 23:00回答 7 已采纳 实际上，一楼的回复可以更简单 import pandas as pd df=pd.read_excel('sample.xlsx') #如果原数据有none，就把它替换成缺失（如果是题主仅在示例中
- 2022-05-08 01:49回答 1 已采纳 思路没有问题哈，直接开搞就完了。
- 2021-06-29 12:47Python在批量处理GIS数据中的应用.pdf
- 2020-12-23 18:57背景：最近测试web项目需要多条测试数据，sql中嫌要写多条，就看了看python如何向MySQL批量插数据（pymysql库） 1、向MySQL批量插数据 import pymysql #import datetime #day = datetime.datetime.now().strftime('...
- 2020-06-14 12:25随着地理信息的迅速发展,如何快速处理海量的地理空间数据,是提高地理信息服务的关键。...文中说明了Python语言在地理空间数据处理的特点,并例举了批量定义投影、转换投影、数据裁切等空间数据批量处理的应用实例。
- 2023-06-22 01:42Python批量处理行、列和单元格使用到的数据.zip
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