Python 数据预处理：从文本中提取并转换“室、厅、卫”信息

Python 数据预处理：从文本中提取并转换'室、厅、卫'信息

本示例演示如何使用 Python 从文本数据中提取'室、厅、卫'信息，并将其转换为浮点类型。这对于房地产数据分析和机器学习非常有用。

data_copy[['室', '厅', '卫']] = data_copy['户型'].str.extract(r'(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫')
data_copy['室'] = data_copy['室'].astype(float)
data_copy['厅'] = data_copy['厅'].astype(float)
data_copy['卫'] = data_copy['卫'].astype(float)
print(data_copy[['室', '厅', '卫']].head())

代码解释：

1. data_copy[['室', '厅', '卫']] = data_copy['户型'].str.extract(r'(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫') 使用正则表达式从'户型'列提取'室、厅、卫'信息，并将它们分别存入新的列'室', '厅', '卫'。
2. data_copy['室'] = data_copy['室'].astype(float) 将'室'列转换为浮点类型。
3. data_copy['厅'] = data_copy['厅'].astype(float) 将'厅'列转换为浮点类型。
4. data_copy['卫'] = data_copy['卫'].astype(float) 将'卫'列转换为浮点类型。
5. print(data_copy[['室', '厅', '卫']].head()) 打印'室', '厅', '卫'列的前五行数据。

通过以上步骤，我们就成功地从文本数据中提取并转换了'室、厅、卫'信息，为后续的分析和建模奠定了基础。