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データ視覚化に Python 正規表現を使用する方法

Jun 23, 2023 pm 12:22 PM
python 正規表現 視覚化

Python 正規表現は、テキスト データを処理するための強力なツールです。正規表現は、テキストからデータを抽出、変換、視覚化するのに役立ちます。この記事では、Python 正規表現を使用してデータを視覚化する方法を紹介します。

  1. 関連ライブラリのインポート

開始する前に、必要な Python ライブラリ (Pandas、Matplotlib、Re) をインストールする必要があります。 pipを使用してインストールできます。

pip install pandas matplotlib re
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次に、これらのライブラリを Python ファイルにインポートする必要があります。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re
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  1. データの読み取り

この記事では、インフルエンザのパンデミック中の収入と支出に関するデータを含むスプレッドシート ファイルを使用します。まず、pandas ライブラリの read_excel 関数を使用して、スプレッドシート ファイルのデータを読み取る必要があります。

df = pd.read_excel('data.xlsx')
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  1. データ前処理

正規表現を使用してデータを視覚化する前に、いくつかのデータ前処理操作を実行する必要があります。この記事では、次の 2 つの前処理手順について説明します。

  • データの書式を解除する: スプレッドシート ファイルの各セルには、通貨値やパーセンテージなどの書式設定されたデータが含まれる場合があります。次のステップに進むには、これらのフォーマットされたデータをフォーマット解除する必要があります。
  • データの抽出: 視覚化するには、各セルからデータを抽出する必要があります。正規表現を使用して特定のデータを抽出できます。

次の関数はデータの書式を解除できます:

def strip_currency(val):
    return re.sub(r'[^d.]', '', val)
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次の関数は特定のデータを抽出できます:

def extract_number(val):
    return re.findall(r'd+.?d*', val)[0]
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次の関数は、apply 関数を使用してスプレッドシートに適用できます。それぞれの細胞。上記の関数を適用するコードは次のとおりです:

df['income'] = df['income'].apply(strip_currency).apply(extract_number).astype(float)
df['expenses'] = df['expenses'].apply(strip_currency).apply(extract_number).astype(float)
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  1. データの視覚化

各セルからデータをフォーマット解除して抽出したら、Matplotlib ライブラリを使用できるようになります。それを視覚化します。この記事では、散布図を使用して収入と支出の関係を表します。

plt.scatter(df['income'], df['expenses'])
plt.xlabel('Income')
plt.ylabel('Expenses')
plt.show()
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このコードは、横軸に収入、縦軸に支出をとった散布図を作成します。

これは、データ視覚化に Python 正規表現を使用する方法の基本的な手順です。データをより深く理解するために、必要に応じてデータの処理と視覚化を続けることができます。

以上がデータ視覚化に Python 正規表現を使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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