python构建 城市和省份字典 的实例应用

时间：2024-02-23 09:38:22

1. 首先导入数据

UserInfoData1 = pd.read_csv(\'data.csv\',encoding = \'GBK\')
UserInfoData1.head()

数据长这个样子：

 

3. 统一格式，去掉后缀

# 去掉城市名称中的 “市”
# UserInfoData1.UserInfo_20 = [x[0:-1] for x in UserInfoData1.UserInfo_20 if UserInfoData1.UserInfo_20.notnull().all()]
# Length of values does not match length of index

# 用此方法的时候，当把序列里面的单个缺失值拿出来的时候，不能判断是否为缺失值，因此转化为字符串判断 == ‘nan’
def delete_shi(s):
    str_s = str(s)
    if str_s==\'nan\':          # AttributeError: \'str\' object has no attribute \'isnull\'
        return s
    else:
        if str_s[-1]==\'市\':
            return str_s[0:-1]
        else:
            return s
    
UserInfoData1.UserInfo_20 = UserInfoData1.UserInfo_20.apply(lambda s: delete_shi(s))
UserInfoData1.UserInfo_8 = UserInfoData1.UserInfo_20.apply(lambda s: delete_shi(s))

4. 查看一下UserInfo_2为非缺失值时的情况

# UserInfo_2 为非缺失值
index=UserInfoData1[UserInfoData1.UserInfo_2.notnull() & UserInfoData1.UserInfo_4.isnull() & UserInfoData1.UserInfo_8.isnull() & UserInfoData1.UserInfo_20.isnull()].index
UserInfoData1[UserInfoData1.UserInfo_2.notnull() & UserInfoData1.UserInfo_4.isnull() & UserInfoData1.UserInfo_8.isnull() & UserInfoData1.UserInfo_20.isnull()]

输出如下：

可以看到，在UserInfo_2为非缺失值时，其他数据有不同程度缺失

 

4. 我们以UserInfo_2填充UserInfo_4

# 填补UserInfo_4缺失值
UserInfoData1.UserInfo_4[index]=UserInfoData1.UserInfo_2[index]

5. 统一格式，去掉省份变量后缀

# 处理省份变量
def delete_postfix1(s,str):
    if s[-1]==str:
        return s[0:-1]
    else:
        return s

def delete_postfix2(s,str):
    if s[0]==\'内\':
        return s[0:3]
    elif s[-3:]==str:
        return s[0:2]
    else:
        return s
UserInfoData1.UserInfo_19 = UserInfoData1.UserInfo_19.apply(lambda s:delete_postfix2(s,\'自治区\'))
UserInfoData1.UserInfo_19 = UserInfoData1.UserInfo_19.apply(lambda s:delete_postfix1(s,\'省\'))
UserInfoData1.UserInfo_19 = UserInfoData1.UserInfo_19.apply(lambda s:delete_postfix1(s,\'市\'))

6. 格式统一好后，导入之前处理好的 城市-省份 对应字典

因为，字典中的城市并不全，且名称与数据中有出入，所以用数据更新字典

import pickle
pickle_file = open(\'dicts.pkl\', \'rb\')
my_list2 = pickle.load(pickle_file)
pickle_file.close()
my_list2.update({\'山东\':[\'济南\',\'青岛\',\'淄博\',\'枣庄\',\'东营\',\'烟台\',\'潍坊\',\'济宁\',\'泰安\',\'威海\',\'日照\',\'莱芜\',
                       \'临沂\',\'德州\',\'聊城\',\'滨州\',\'荷泽\',\'菏泽\']})
my_list2.update({\'内蒙古\':[\'呼和浩特\',\'包头\',\'乌海\',\'赤峰\',\'通辽\',\'鄂尔多斯\',\'呼伦贝尔\',\'巴彦淖尔\',\'乌兰察布\',
                        \'兴安盟\',\'锡林郭勒盟\',\'阿拉善盟\',\'巴彦淖尔盟\',\'乌兰察布盟\']})
my_list2.update({\'贵州\':[\'贵阳\',\'六盘水\',\'遵义\',\'安顺\',\'铜仁地区\',\'黔西南布依族苗族自治州\',\'毕节地区\',
                       \'黔东南苗族侗族自治州\',\'黔南布依族苗族自治州\',\'黔南\',\'黔东南\',\'毕节\',\'铜仁\']})
my_list2.update({\'*\':[\'乌鲁木齐\',\'克拉玛依\',\'吐鲁番地区\',\'哈密地区\',\'昌吉回族自治州\',\'博尔塔拉蒙古自治州\',\'巴音郭楞蒙古自治州\',\'阿克苏地区\',\'克孜勒苏柯尔克孜自治州\',
 \'喀什地区\',\'和田地区\',\'伊犁哈萨克自治州\',\'塔城地区\',\'阿勒泰地区\',\'石河子\',\'阿拉尔\',\'图木舒克\',\'五家渠\',\'哈密\',\'阿克苏\']})

7. 根据UserInfo_4,UserInfo_7的数据填充UserInfo_8的数据
思路是：UserInfo_4是城市，UserInfo_7是省份，如果UserInfo_4属于UserInfo_7，那么认为UserInfo_8（城市）跟UserInfo_4大概率为一个城市

for c,p in zip(UserInfoData1.UserInfo_4,UserInfoData1.UserInfo_7):
    if str(p)==\'nan\':
        pass
    else:
        province = my_list2.get(p)
        if c in province:
            i = UserInfoData1[UserInfoData1.UserInfo_4==c].index
            UserInfoData1.UserInfo_8[i] = UserInfoData1.UserInfo_4[i]

当然，这个方法处理这个问题也不是特别合适，但如果遇到需要用城市判断省份，用县城判断城市，省份的时候还是大有可为的。

 

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