如何使用Python正则表达式进行数据可视化

Python正则表达式是一种用于处理文本数据的强大工具。正则表达式可以帮助您从文本中提取和转换数据，并使之可视化。本文将介绍如何使用Python正则表达式进行数据可视化。

1. 导入相关库

在开始之前，您需要先安装必要的Python库：Pandas, Matplotlib和Re。您可以使用pip进行安装。

pip install pandas matplotlib re

然后，您需要将这些库导入到Python文件中。

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

2. 读取数据

在本文中，我们将使用一个电子表格文件，其中包含有关甲流大流行期间的收入和支出的数据。首先，您需要使用pandas库中的read_excel函数来读取电子表格文件中的数据。

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

3. 数据预处理

在使用正则表达式对数据进行可视化之前，您需要执行一些数据预处理操作。本文将描述以下两个预处理步骤：

• 取消格式化数据：电子表格文件中的每个单元格都可能包含有格式的数据，例如货币值，百分比等。您需要将这些格式化数据取消格式化，以便进行下一步操作。
• 提取数据：你需要从每个单元格中提取数据，以便对其进行可视化。您可以使用正则表达式来提取某些数据。

以下函数可以取消格式化数据：

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

以下函数可以提取某些数据：

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

您可以使用apply函数将它们应用于电子表格的每个单元格。下面是应用上述函数的代码：

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. 可视化数据

一旦您取消了格式化并且从每个单元格中提取了数据，现在您可以使用Matplotlib库对其进行可视化。在本文中，我们将使用散点图来表示收入和支出之间的关系。

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

该代码将创建一张散点图，横轴表示收入，纵轴表示支出。

这就是如何使用Python正则表达式进行数据可视化的基本步骤。您可以根据需要继续对数据进行处理和可视化，以便更好地理解数据。

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