CSV里薪资字段格式五花八门(如‘100-150K·14薪’‘100-130元/天’‘面议’),怎么用Python统一转成月薪数值?

在Python中处理CSV文件中包含薪资信息,尤其是有各种表达形式的情况,可以先统一转换为数值类型以便后续计算。我们可以使用pandas库来进行数据清洗和处理。以下是一个简单的示例代码: ```python import pandas as pd # 假设df是DataFrame,其中包含'薪资'这一列 data = { '薪资': ['100-150K·14薪', '12-19K', '10000-15000元/月', '1000-3000元/周', '100-130元/天', '100-150元/时', '面议'] } df = pd.DataFrame(data) def clean_salary(salary_string): # 这里有一些预设的替换规则,可以根据实际需求调整 salary_dict = { 'K': 1e3, '元/月': 1e4 / 12, # 因为1个月通常有大约4周 '元/周': 1e4, '元/天': 1e4, '元/时': 1e4, } for unit, factor in salary_dict.items(): salary_string = salary_string.replace(f'{unit} ', '').replace(unit, '') # 尝试分割成起止值并转换为浮点数 try: start, end = map(int, salary_string.split('-')) return (start + end) / 2 * factor # 假设平均值 except ValueError: if '面议' in salary_string: return None # 面议的薪资无法直接处理,这里可以设置为None或者其他特殊标记 df['薪资'] = df['薪资'].apply(clean_salary) # 清洗后的薪资列会存储为数值型(None代表面议) print(df['薪资'])

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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一、背景 1.项目描述 你拥有一个超市(Supermarket Mall)。通过会员卡,你用有一些关于你的客户的基本数据,如客户ID,年龄,性别,年收入和消费分数。 消费分数是根据客户行为和购买数据等定义的参数分配给客户的。 问题陈述:你拥有这个商场。想要了解怎么样的顾客可以很容易地聚集在一起(目标顾客),以便可以给营销团队以灵感并相应地计划策略。 2.数据描述 字段名 描述 CustomerID 客户编号 Gender 性别 Age 年龄 Annual Income (k$) 年收入,单位为千美元 Spending Score (1-100)

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k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心,把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类,得到一次聚类,再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类,迭代n次得到最终结果分步解析 一、初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器,选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器,第三、四、、、N个同理,为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二、迭代聚类 依次把集合里的元素与距离最近的聚类中心分为一类,放到对应该聚类中心的新的容器,一次聚类完成后求出新容器里个类的均值,对该类对应的聚类中心进行更新,再次进行聚类操作,迭代n次得到理想的结果 三、可视化展

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

# 告别低效建模:Lumerical脚本自动化实战指南 在光子学仿真领域,时间就是科研生命线。当同行还在GUI界面里反复点击菜单时,你已经用脚本批量生成了20组参数化结构——这不是未来场景,而是每位FDTD用户都应该掌握的基础生产力革命。本文将彻底改变你与Lumerical的交互方式,从手动拖拽的农耕时代,跃迁到自动化建模的工业文明。 ## 1. 为何脚本建模是必然选择 2019年Nature Photonics的一项研究显示,科研工作者在仿真工具上平均浪费37%的时间在重复性操作上。对于需要参数扫描的纳米光学结构设计,这个数字可能更高。手动创建10个不同尺寸的纳米柱阵列意味着: -
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