Как нормализовать данные в Python?

Нормализация данных - это важный этап при работе с данными в Python. Она позволяет привести данные к единому формату и избавиться от неточностей и ошибок. Давай рассмотрим основные способы нормализации данных в Python.

Удаление пробелов и специальных символов

Часто в реальных данных встречаются лишние пробелы, табуляции или символы типа запятых и точек. Чтобы избавиться от них, можно использовать методы strip(), lstrip(), rstrip():

text = "  Hello, World!   "
text = text.strip() # "Hello, World!"

Приведение текста к нижнему или верхнему регистру

Для приведения текста к одному регистру используются методы lower() и upper():

text = "Hello WORLD"
text = text.lower() # "hello world"

Замена символов

Для замены одних символов на другие в строке используется метод replace():

text = "100$ for pizza"
text = text.replace('#39;, '₽') # "100₽ for pizza"

Разбиение и объединение строк

Разбить строку на части можно методом split(), а объединить с join():

text = "Ivan,20,Moscow"
parts = text.split(',') # ['Ivan', '20', 'Moscow']
text = ','.join(parts)

Парсинг и форматирование дат

Для работы с датами в Python удобно использовать модуль datetime:

from datetime import datetime

date_str = "01/14/19"
date = datetime.strptime(date_str, "%m/%d/%y") # преобразование в объект даты
date_str = date.strftime("%Y-%m-%d") # форматирование обратно в строку

Преобразование типов

Для преобразования чисел и других типов данных можно использовать стандартные функции:

num = "123"
num = int(num) # преобразование в число

amount = 123.45
amount = str(amount) # преобразование в строку

Вот основные способы, которые помогут нормализовать и стандартизировать разные данные в Python. Главное - выбирать подходящие методы в зависимости от типа и формата конкретных данных, с которыми приходится работать.