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這篇文章主要講解了“Python怎么處理雜亂無序的數據”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python怎么處理雜亂無序的數據”吧！
這個問題算是群友答疑。如果說同事或者老板給你一堆這樣的數據，你估計會抓狂，該怎么處理呢？
仔細觀察上面數據可以發現，該數據有如下2個主要特點：
你可能會想，直接用Excel分裂。其實并不可行，因為不同行的屬性值，并不是對應排列。Excel分列導致的結果就是：不同的屬性，存在于相同的行。
放棄Excel那條路之后，我就只能尋求Python的幫助了。我們要根據數據的特點，選擇合適的數據存儲方法。最終問題就轉化為：構造數據源，然后創建DataFrame即可。
然后根據我們這個數據的特點，我選擇構造字典組成的列表這樣一個數據，并利用它來創建DataFrame。
觀察我提供的這個案例和待解決的問題，簡直異曲同工。我們同樣可以將上述數據的每一行，都變成一個個鍵值對組成的字典。然后最外層用一個大列表，將所有的字典包含起來。
import pandas as pd
x = {"信息":["年齡:12;性別:女;身高:22;愛好:打球",
"年齡:12;說明:歷史數據;性別:女;身高:22;愛好:打球",
"生日:2月3日;年齡:12;性別:女;愛好:打球"]
}
df = pd.DataFrame(x)
df結果如下：
tmps_list = []
for data in df["信息"].values:
tmp_dict = {}
for kv in data.split(";"):
k, v = kv.split(":")
tmp_dict[k] = v
tmps_list.append(tmp_dict)
tmps結果如下：
df = pd.DataFrame(tmps)
df結果如下：
感謝各位的閱讀，以上就是“Python怎么處理雜亂無序的數據”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Python怎么處理雜亂無序的數據這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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