数据融合工具（7）文本属性值规范化处理

一、需求背景

数据检查方案中，对文本属性值的检查一般包括以下内容：

• 检查属性值中不能含有不合理的标点符号（“，”、“？”、空格、换行符等）；

• 确认全部属性字段是否为半角；

• 名称简称中不能出现异常字符；

……

而我们在属性表中处理文本类型字段属性值时，也常碰到这样的烦恼：

• 一次只能处理一个字段；

• 一次只能处理一种非法字符类型；

• 字段计算器一运算，想反悔已经来不及；

• 文本查找与替换，又不能支持字符串两端或中间模糊匹配；

  ……

二、为什么要对文本属性值规范化处理？

        属性值规范化处理是数据预处理的一部分，通常在数据清洗和准备阶段进行。这种处理是为了确保数据的一致性和可用性，以减少错误和提高数据的质量。以下是针对属性值规范化处理的不同需求及其原因：

1. 全角转半角：这需求的原因是全角字符在计算机系统中通常占用更多的存储空间，并且在一些应用程序中可能会引起字符编码问题。将全角字符转为半角字符可以减小存储开销，提高数据的兼容性和可移植性。

2. 半角转全角：有时，特定的应用程序或系统可能要求文本中的字符都是全角字符。半角字符转为全角字符可以确保数据的一致性和符合系统的要求。

3. 值替换：有时，需要将某些特定的属性值替换为其他值，以满足特定需求。例如，将"男"替换为"1"，将"女"替换为"2"，以便进行数据分析或模型训练。

4. 异常字符剔除：异常字符通常是那些与特定应用不兼容或无法正确处理的字符。剔除这些字符可以确保数据的质量和可用性。

5. 删除英文标点符号：在一些自然语言处理任务中，英文标点符号可能无关紧要或干扰数据处理。删除这些标点符号有助于提高文本处理的效率。

6. 删除中文标点符号：与英文标点符号类似，中文标点符号在某些任务中可能无关紧要或干扰数据处理。删除它们可以净化文本数据。

7. 删除英文：有时，数据中可能包含不需要的英文文本。删除英文可以减少干扰和降低数据维度。

8. 删除中文：类似于删除英文，如果数据中包含不需要的中文文本，可以删除以简化数据。

9. 删除数字：在某些情况下，数字可能不重要或干扰数据分析。删除数字可以净化文本或属性值，使其更适合某些任务。

10. 删除空格：额外的空格可能会导致数据处理问题，特别是在文本匹配和搜索方面。删除空格有助于确保文本的一致性。

        这些需求的具体原因取决于数据的特点和所执行的任务。属性值规范化处理的目标是提高数据的质量、一致性和适用性，以便于后续的分析、建模和应用。

        归纳一下：

        要素类文本字段属性值，在多种场景下需要对属性值规范化处理。

        （1） 全角转半角；

        （2） 半角转全角；

        （3） 值替换；

        （4） 异常字符剔除；

                  a) 删除英文标点符号；

                 b) 删除中文标点符号；

                 c) 删除英文；

                d) 删除中文；

                e) 删除数字；

                 f) 删除空格。

三、要素类文本属性值规范化处理工具

        要素类文本属性值规范化处理工具，用于处理输入要素文本字段值中，存在的全角半角、空格、数字、中文、中文标点、英文、英文标点以及值替换等文本规范化需求。

3.1 工具概述

支持功能：

        （1）全角、半角互转；

        （2）值替换；

 支持“*”模糊查找，如“*ABC”,“*ABC*”和“ABC*”,“*”代表任意多个连续的字符。

        （3）异常字符剔除。

        （4）支持多个文本字段一起处理，支持多种属性值规范化方法一起处理；

3.2 功能流程

        （1）工具打开界面如下图所示

        （2）工具测试数据运行过程如下所示

        （3）工具测试数据运行结果示意如下

        （4）工具参数介绍如下

        （5）工具输出

        当选中“是否另存规范化后的结果”，即默认值情况下，输出要素类（FeatureClass）“输入要素类名称+ _format”为修复后的结果。 

        若scratch.gdb不存在，则自动创建，若已存在，不会覆盖其中已有的要素。

        （6）注意事项

        当可选参数“是否另规范化后的结果”未被选中时，将在输入要素中直接修复要素，应注意备份。