python数据清洗面试题_数据清洗练习问题汇总

最新推荐文章于 2024-07-23 08:42:19 发布

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文章标签： python数据清洗面试题

本文介绍了在Python中进行数据清洗时遇到的问题及解决方案，包括数据导入错误如OSError和Error tokenizing data，解决方法涉及正确指定文件路径、使用header、delimiter和quoting参数。此外，还提到了正则表达式的使用，如`re.sub()`，以及nltk库的导入和使用，包括停用词列表的加载。在处理数据集中，文件路径的敏感性和一致性也是一大关注点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1介绍

源数据集包括四个文件：

其中第一个压缩文件解压后是tsv格式文件

labeledTrainData - The labeled training set. The file is tab-delimited and has a header row followed by 25,000 rows containing an id, sentiment, and text for each review.

testData - The test set. The tab-delimited file has a header row followed by 25,000 rows containing an id and text for each review. Your task is to predict the sentiment for each one.

unlabeledTrainData - An extra training set with no labels. The tab-delimited file has a header row followed by 50,000 rows containing an id and text for each review.

sampleSubmission - A comma-delimited sample submission file in the correct format.

数据导入：OSError: Initializing from file failed

问题原因：复制文件路径的时候（win10）从地址栏直接复制过去的，只包含文件夹名不包含文件名

Error toke