python快速处理商品名称商品类别

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mob64ca12d652c7 2024-10-12 06:04:52 ©著作权

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Python快速处理商品名称和商品类别

在对商品名称和类别进行处理时，我们通常需要从原始数据中提取有用的信息，并对其进行清洗和分类。本文将详细讲解如何使用Python来实现这一过程，以便您能够快速上手。

工作流程概述

在开始之前，我们需要明确整个处理的流程。下面是处理商品名称和类别的步骤：

步骤	任务说明
1	数据收集：从文件或API获取商品数据
2	数据清洗：去除无用字符、空值等
3	数据分类：将商品名称与类别对应
4	数据存储：将处理后的数据保存到新文件
5	数据评价：检查数据的准确性和完整性

任务详细说明及代码实现

1. 数据收集

首先，您需要将商品数据从文件中读取。我们可以使用 pandas 库来处理CSV文件。

import pandas as pd

# 从CSV文件中加载商品数据
df = pd.read_csv('goods.csv')
# 显示数据的前五行
print(df.head())

代码说明：导入 pandas 库，并通过 read_csv 函数读取 CSV 文件中的商品数据。

2. 数据清洗

在数据清洗阶段，主要是去掉无用字符和处理缺失值。

# 去除干扰字符，例如标点符号
df['product_name'] = df['product_name'].str.replace('[^\w\s]', '', regex=True)

# 去除缺失值
df.dropna(inplace=True)

代码说明：使用 str.replace 方法去掉商品名称中的标点符号，并且使用 dropna 函数移除存在缺失值的行。

3. 数据分类

我们将需要对商品进行分类。这里，我们假设有一个简单的规则，按照名称的关键词进行分类。

def classify_product(name):
    if '电子' in name:
        return '电子产品'
    elif '衣服' in name:
        return '服装'
    else:
        return '其他'

# 应用分类函数
df['category'] = df['product_name'].apply(classify_product)

代码说明：定义一个分类函数，根据商品名称中的关键词来分类，并使用 apply 方法应用于 product_name 列。

4. 数据存储

将处理后的数据保存到新的CSV文件中。

# 将结果保存到新的CSV文件
df.to_csv('cleaned_goods.csv', index=False)

代码说明：使用 to_csv 函数将处理后的数据保存到名为 cleaned_goods.csv 的文件中。

5. 数据评价

最后的步骤是对结果进行评价，确保数据的准确性和完整性。您可以使用描述性统计来检查数据是否合理。

# 显示数据的基本信息
print(df.info())

# 查看分类结果的分布
print(df['category'].value_counts())

代码说明：使用 info 方法查看数据的基本信息及结构，使用 value_counts 方法查看每个类别的商品数量。

甘特图

在工作中，合理安排各项工作的时间非常重要。您可以通过下面的甘特图来了解各个步骤的执行时间。

gantt
    title 商品处理流程
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 数据收集
    收集数据           :a1, 2023-10-01, 1d
    section 数据清洗
    清洗数据           :a2, 2023-10-02, 2d
    section 数据分类
    分类处理           :a3, 2023-10-04, 1d
    section 数据存储
    保存数据           :a4, 2023-10-05, 1d
    section 数据评价
    数据评价           :a5, 2023-10-06, 1d