如何使用Python正規表示式進行資料視覺化

Python正規表示式是一種用於處理文字資料的強大工具。正規表示式可以幫助您從文字中提取和轉換數據，並使之視覺化。本文將介紹如何使用Python正規表示式進行資料視覺化。

1. 匯入相關函式庫

在開始之前，您需要先安裝必要的Python函式庫：Pandas, Matplotlib和Re。您可以使用pip進行安裝。

pip install pandas matplotlib re

然後，您需要將這些庫匯入到Python檔案中。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re

2. 讀取資料

在本文中，我們將使用一個電子表格文件，其中包含有關甲流大流行期間的收入和支出的資料。首先，您需要使用pandas庫中的read_excel函數來讀取電子表格檔案中的資料。

df = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 資料預處理

在使用正規表示式對資料進行視覺化之前，您需要執行一些資料預處理操作。本文將描述以下兩個預處理步驟：

• 取消格式化數據：電子表格文件中的每個單元格都可能包含有格式的數據，例如貨幣值，百分比等。您需要將這些格式化資料取消格式化，以便進行下一步操作。
• 提取數據：你需要從每個單元格中提取數據，以便對其進行視覺化。您可以使用正規表示式來提取某些資料。

以下函數可以取消格式化資料：

def strip_currency(val):
    return re.sub(r'[^d.]', '', val)

以下函數可以提取某些資料：

def extract_number(val):
    return re.findall(r'd+.?d*', val)[0]

您可以使用apply函數將它們套用至電子表格的每個單元格。以下是應用上述函數的程式碼：

df['income'] = df['income'].apply(strip_currency).apply(extract_number).astype(float)
df['expenses'] = df['expenses'].apply(strip_currency).apply(extract_number).astype(float)

4. 可視化資料

#一旦您取消了格式化並且從每個單元格中提取了數據，現在您可以使用Matplotlib函式庫對其進行視覺化。在本文中，我們將使用散點圖來表示收入和支出之間的關係。

plt.scatter(df['income'], df['expenses'])
plt.xlabel('Income')
plt.ylabel('Expenses')
plt.show()

此程式碼將建立一張散佈圖，橫軸表示收入，縱軸表示支出。

這就是如何使用Python正規表示式進行資料視覺化的基本步驟。您可以根據需要繼續對資料進行處理和視覺化，以便更好地理解資料。

以上是如何使用Python正規表示式進行資料視覺化的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！