使用Excel或WPS打开几十万、几百万行数据的文件十分缓慢，进行数据处理很容易卡死崩溃。这几天在处理一份数据文件的时候我尝试边学边用Python，获得了预想的效果。

记录一下处理过程中学到的知识点：

导入数据文件

# Python 3.10.4
import pandas as pd
path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\test1.csv"

#导入数据文件，文件含有特殊字符，所以采用unicode_escape编码格式
df = pd.read_csv(path,encoding="unicode_escape",low_memory=False)  
df

数据情况 : 数据文件包含了网站名称site_short_name、文章标题title、文章URL、话题topics等信息。一个网站有多个话题，多篇文章；同一篇文章会发表在不同的板块，多个板块的信息以数组形式存储在topics字段中；

数据处理的目的 ： 将topics数组切分，去除重复值，最终获得每个网站的topics清单；

1 删除列

下载的csv文件会自动分列（只是猜想，不知道是不是这个原因），多了很多冗余列，使用Excel进行列删除直接卡死。用python处理有以下几个方法：

1.2 删除指定列外的其他列

删除有列名的列的方法：

#查看表头
df.columns
#方法1：删除指定列
del df['related_topics']

#方法2：删除指定列
df = df.drop(['related_topics'],axis=1)

#方法3：保留指定列，适合需要保留的列数量较少的情况（相当于删除其他列）
test1 = df.loc[:,df.columns.isin(['site_short_name','article_title','article_url','topics'])]
#另：反选可以加个“~”，如 df.loc[:, df.columns.~isin(['site_short_name','article_title','article_url','topics'])]

1.2 删除未命名列

更简单的方法：删除没有命名的列。

但实际上这种说法并不正确，Python并没有”未命名的列”，看起来没有命名的列拥有一个共同的列名“Unnamed”。所以在本案例中，也可以通过删除所有“Unnamed”列一步实现目标。（使用1.1的方法无法删除列名为“Unnamed”的列）

df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Unnamed')))]

也可以采用删除值为“NaN“的方式，可参考Python pandas删除指定行/列数据的方法实例。不过本案例冗余列的值并不都为”NaN"，所以不采用这种方法。

2 切分换行：一行转多行

话题’topics’是以数组形式存储的，现在想要将话题数据切分，关联上其他字段，形成一行新的记录；

df = df.set_index(["site_short_name","article_title","article_url"])["topics"].str.split("},{",expand=True).stack().reset_index(drop=True, level=-1).reset_index().rename(columns={0: "topics"})

参考：Pandas行转列、列转行、以及一行生成多行

3 替换：对指定列去除转义字符

切分换行后，可以看到’topics‘列包含了“[”、“{”、“}”、“]”这些字符，需要去除。

test1 = df
test2 = test1.loc[:,"topics"].str.replace('\[\{','',regex=True).replace('\}\]','',regex=True)

4 去重后输出

在上一步中，处理完的topics单独为一列了，需要和“site_short_name”、“article_title"、"article_url”合在一起。将处理过的topics值赋给”topics"列；

test1['topics'] = test2

输出文章清单文件

df.to_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\导出结果1.csv",encoding="utf-8")

接下来想要获得网站的topics清单，需要对重复的topics值去重；

#使用drop删除多列
test1 = test1.drop(['article_title','article_url'],axis=1)

# 查询命令
#对所有数据查询重复值
test1.duplicated()
#对指定列查询重复值
test1.duplicated('topics')
#计算重复值的数量
test1.duplicated().sum()

#直接对全部数据执行去重操作
test2 = test1.drop_duplicates()
#根据某些列去除重复值
test2=test1.drop_duplicates(subset=['site_short_name','topics'],keep='first')

输出

df.to_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\导出结果2.csv",encoding="utf-8")

* 其他

Columns have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

在导入文件的时候，遇到报错

参考了文章pandas读取CSV文件时出现警告里讲的方法1，较好的方法2无法使用，因为列的数量太多

重命名列名

#重命名列名
df.rename(columns={'site_short_name':'site_short_name'})

#不显示所有数据，查看行数
len(df)

对某列进行排序去重

mt =mt.sort_values('yearmonth').drop_duplicates('store_name',keep='last')

参考资料：
如何选择pandas中除一列之外的所有列？
python下pandas库中读取指定行或列数据（excel或csv）
Python pandas删除指定行/列数据的方法实例
pandas如何删除没有列名的列?
Pandas行转列、列转行、以及一行生成多行
Pandas根据字段(列)查看具体有哪些重复的数据
Pandas之drop_duplicates：去除重复项

来源：渫渫不在乎