一、案例场景
字段login_place，一共267725行记录,随机15条记录如下：
后续数据分析工作需要用到地理维度进行分析，所以需要把login_place字段进行拆分成：国家、省份、地区。
二、初步方案
第三方中文分词库：jieba，可以对文本进行拆分。使用参考资料：jieba库的使用。
初步方案：
- 用jieba.cut()将文本拆分为单词列表list_word;
- 分支判断list_word长度，赋值国家、城市、地区。
代码：（抽取1000条记录，看一下我这台机器的运行时间）
%%time
# 地区拆分
for i in range(1000):
list_word=[word for word in jieba.cut(df.iloc[i,0])]
if len(list_word)==1:
if '中国' in df.iloc[i,0]:
df.loc[i,'国家']=df.iloc[i,0][0:2]
df.loc[i,'省份']=df.iloc[i,0][2:]
else:
df.loc[i,'国家']=df.iloc[i,0]
elif len(list_word)==2:
df.loc[i,'国家']=list_word[0]
df.loc[i,'省份']=list_word[1]
else:
df.loc[i,'国家']=list_word[0]
df.loc[i,'省份']=list_word[1]
df.loc[i,'地区']=list_word[2]
if i%100==0:
print(f'{round(i*100/(int(1000)),2)}%')
1000条用了1min 37秒。如果全部进行数据解析等待时间应该很久很久。有很多重复的记录，这里先去重，再跑一次代码。
去重之后，只有404不重复的记录。
再跑一遍代码，并且把结果保存到本地文件‘df_test.xlsx'。便于查看jieba第三方分词库对本次数据拆分是不是想要的结果。
国家：
‘国家'这一列，中国台湾没有拆分出来。
代码试了一下，发现‘中国台湾'确实拆分不了。证实了台湾确实中国不可缺失的一部分。
省份：
‘省份'这一列拆分的更加糟糕。
总结：总数据集运行时间长，切词不准确。需要优化拆分方案！
三、优化方案
在上面查看Excel文件时候发现‘login_place'字段的数据有以下特点：
- 整个数据集分类两类：‘中国'和外国；
- 中国的省份大多是两个字，除了‘黑龙江'和‘内蒙古'；
- 外国的，只有国家记录。
优化方案：
- 对国家判断，形成分支：中国和外国；
- 对于中国，再判断省份是不是‘黑龙江'和‘内蒙古'。
- 不是：可以直接切分[2:4]，提取省份。[4:]，提取地区；
- 是：[2:5]提取省份。[5:]提取地区
%%time
# 地区拆分
for i in range(df.shape[0]):
if '中国' in df.iloc[i,0] :
df.loc[i,'国家'] = '中国'
if ('内蒙古' in df.iloc[i,0]) or ('黑龙江' in df.iloc[i,0]):
# print(df.iloc[i,0])
df.loc[i,'省份'] = df.iloc[i,0][2:5]
if len(df.iloc[i,0]) > 5:
df.loc[i,'地区'] = df.iloc[i,0][5:]
else:
df.loc[i,'省份'] = df.iloc[i,0][2:4]
df.loc[i,'地区'] = df.iloc[i,0][4:]
else:
list_word = [word for word in jieba.cut(df.iloc[i,0])]
if len(list_word) == 1:
df.loc[i,'国家'] = df.iloc[i,0][0:2]
df.loc[i,'省份'] = df.iloc[i,0][2:]
else:
df.loc[i,'国家'] = list_word[0]
df.loc[i,'省份'] = list_word[1]
if i%100==0:
print(f'{round(i*100/(int(df.shape[0])),2)}%')
保存Excel文件，再次查看拆分情况。经过去重后的测试集拆分符合想要的结果。
运行未去重源数据集结果：
到此这篇关于pandas数据处理清洗实现中文地址拆分案例的文章就介绍到这了,更多相关pandas 中文地址拆分内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
