洋媳妇教育孩子,让中国婆婆大开眼界

本文通过作者在美国探亲期间的观察,详细记录了美国儿媳苏珊在育儿过程中的独特方式,包括让孩子自己解决问题、体验后果教育以及家庭成员间的界限设定等,展现了中美家庭教育观念的差异。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

儿子去美国 留学,毕业后定居美国。还给我找了个洋媳妇苏珊。如今,小孙子托比已经3岁了。今年夏天,儿子为我申请了探亲签证。在美国待了三个月,洋媳妇苏珊教育孩子 的方法,令我这个中国 婆婆大开眼界。

                      
                
    不吃饭就饿着
    每 天早上,托比醒来后,苏珊把早餐往餐桌上一放,就自顾自地忙去了。托比会自己爬上凳子,喝牛奶,吃面包片。吃饱后,他回自己的房间,在衣柜里找衣服、鞋 子,再自己穿上。毕竟托比只有3岁,还搞不清楚子的正反面,分不清鞋子的左右脚。有一次托比又把裤子穿反了,我赶紧上前想帮他换,却被苏珊制止了。她说, 如果他觉得不舒服,会自己脱下来,重新穿好;如果他没觉得有什么不舒服,那就随他的便。那一整天,托比反穿着裤子跑来跑去,苏姗像没看见一样。

    又一次,托比出去和邻居家的小朋友 玩,没多大会就气喘吁吁地跑回家,对苏珊说:“妈妈 ,露西说我的裤子穿反了,真的吗?”露西是邻居家的小姑娘,今年5岁。苏姗笑着说:“是的,你要不要换回来?”托比点点头,自己脱下裤子,仔细看了看,重新穿上了。从那以后,托比再也没穿反过裤子。

      我不禁想起,我的外孙女五六岁时不会用筷子,上小学时不会系鞋带。如今在上寄宿制初中的她,每个周末都要带回家一大堆脏衣服呢。

    一 天中午,托比闹情绪,不肯吃饭。苏珊说了他几句,愤怒地小托比一把将盘子推到了地上,盘子里的食物洒了一地。苏姗看着托比,认真地说:“看来你确实不想吃 饭!记住,从现在到明天早上,你什么都不能吃。”托比点点头,坚定地回答:“Yes!”我在心里暗笑,这母子俩,还都挺倔!

     下午,苏珊和我商量,晚上由我做中国菜。我心领神会,托比告别爱吃中国菜,一定是苏珊觉得托比中午没好好吃饭,想让他晚上多吃点儿。

    那天晚上我施展厨艺,做了托比最爱吃的糖醋里脊、油闷大虾,还用意大利面做了中国式的凉面。托比最喜欢吃那种凉面,小小的人可以吃满满一大盘。

    开 始吃晚饭了,托比欢天喜地地爬上凳子。苏珊却走过来,拿走了他的盘子和刀叉,说:“我们已经约好了,今天你不能吃饭,你自己也答应了的。”托比看着面容严 肃的妈妈,“哇”地一声在哭起来,边哭边说:“妈妈,我饿,我要吃饭。”“不行,说过的话要算数。”苏珊毫不心软。

     我心疼了,想替托比求情,说点好话,却见儿子对我使眼色。想起我刚到美国时,儿子就跟我说,在美国,父母教育孩子时,别人千万不要插手,即使是长辈也不例外。无奈,我只好保持沉默。

     那顿饭,从始至终,可怜的小托比一直坐在玩具车里,眼巴巴地看着我们三个大人狼吞虎咽。我这才明白苏珊让我做中餐的真正用意。我相信,下一次,托比想发脾 气扔饭碗时,一定会想起自己饿着肚子看爸爸妈妈和奶奶享用美食的经历。饿着肚子的滋味不好受,况且还是面对自己最喜爱的食物。

     临睡前,我和苏珊一起去向托比道晚安。托比小心翼翼地问:“妈妈,我很饿,现在我能吃中国面吗?”苏珊微笑着摇摇头,坚决地说:“不!”托比叹了口气,又问:“那等我睡完觉睁开眼睛时,可以吃吗?”“当然可以。”苏珊温柔地回答。托比甜甜地笑了。

    大 部分情况下,托比吃饭都很积极,他不想因为“罢吃”而错过食物,再受饿肚子的苦。每当看到托比埋头大口大口地吃饭,嘴上脸上粘的都是食物时,我就想起外孙 女。她像托比这么大时,为了哄她吃饭,几个大人端着饭碗跟在她屁股后面跑,她还不买账,还要谈条件:吃完这碗买一个玩具,再吃一碗买一个玩具……

              

    以其人之道,还治其人这身

   有一天,我们带托比去公园玩。很快,托比就和两个女孩 儿玩起了厨房游戏 。塑料小锅、小铲子、小盘子、小碗摆了一地。忽然,淘气的托比拿起小锅,使劲在一个女孩儿头上敲了一下,女孩儿愣了一下,放声大哭。另一个女孩儿年纪更小一些,见些情形,也被吓得大哭起来。大概托比没想到会有这么严重的后果,站在一旁,愣住了。

    苏珊走上前,开清了事情的来龙去脉后,她一声不吭,拿起小锅,使劲敲到托比的头上,托比没防备,一下子跌坐在草地上,哇哇大哭起来。苏珊问托比:“疼吗?下次还这样吗?”托比一边哭,一边拼命摇头。我相信他以后再也不会这么做了。

    托比的舅舅送了他一辆浅蓝色的小自行车,托比非常喜欢,当成宝贝 ,不许别人碰。邻居小姑娘露西是托比的好朋友,央求托比好几次,要骑他的小车,托比都没答应。

    一次,几个孩子一起玩时,露西趁托比不注意,偷偷骑上小车,扬长而去。托比发现后,气愤地跑来向苏珊告状。苏珊正和几个孩子的母亲一起聊天喝咖啡,便微笑着说:“你们的事情自己解决,妈妈可管不了。”托比无奈地走了。

    过了一小会儿,露西骑着小车回来了。托比看到露西,一把将她推倒在地,抢过了小车。露西坐在地上大哭起来。苏珊抱起露西,安抚了她一会儿。很快,露西就和别的小朋友兴高采烈地玩了起来。

    托 比自己骑了会车,觉得有些无聊,看到那几个孩子玩得那么高兴,他想加入,又觉得有些不好意思。他蹭到苏珊身边,嘟囔道:“妈妈,我想跟露西他们一起玩。” 苏珊不动声色地说:“那你自己去找他们啦!”“妈妈,你陪我一起去。”托比恳求道。“那可不行,刚才是你把露西弄哭的,现在你又想和大家玩,就得自己去解 决问题。”

     托比骑着小车慢慢靠近露西,快到她身边时,又掉头回来。来回好几次,不知道从什么时候开始,托比和露西又笑逐颜开,闹成了一团。

                    

   管教孩子是父母的事
   苏珊的父母住在加利福尼亚州,听说我来了,两人开车来探望我们。家里来了客人,托比很兴奋,跑上跑下地乱窜。他把玩沙子用的小桶装满了水,提着小桶在屋里 四处转悠。苏珊警告了她好几次,不要把水洒到地板上,托比置若罔闻。最后,托比还是把水桶弄倒了,水洒了一地。兴奋的小托比不觉得自己做错了事,还得意地 光着脚丫踩水玩,把裤子全弄湿了。我连忙找出拖把准备拖地。苏珊从我手中抢过拖把交给托比,对他说:“把地拖干,把湿衣服脱下来,自己洗干净。”托比不愿 意,又哭又闹。苏珊二话不说,直接把他拉到贮藏室,关了禁闭。听到托比在里面发出惊天动地的哭喊,我心疼坏了,想进去把他抱出来。托比的外婆却拦住我, 说:“这是苏珊的事。”

  过了一会儿,托比不哭了,他在贮藏室里大声喊:“妈妈,我错了。”苏珊站在门外,问:“那你知道该怎么做了 吗?”“我知道。”苏珊打开门,托比从贮藏室走出来,脸上还挂着两行泪珠。他拿起有他两个高的拖把吃力地把地上的水拖干净。然后,他脱下裤子,拎在手上, 光着屁股走进洗手间,稀里哗啦地洗起衣服来。

     托比的外公外婆看着表情惊异的我,意味深长地笑了。这件事让我感触颇深。在很多中国家庭,父母管教孩子时,常常会引起“世界 大战”,往往是外婆外公护,爷爷奶奶拦,夫妻吵架,鸡飞狗跳。

    后 来,我和托比的外公外婆聊天时,提到这件事,托比的外公说了一段话,让我印象深刻。他说,孩子是父母的孩子,首先要尊重父母对孩子的教育方式。孩子虽然 小,却是天生的外交家,当他看到家庭成员之间出现分歧时,他会很聪明地钻空子。这不仅对改善他的行为毫无益处,反而会导致问题越来越严重,甚至带来更多别 的问题。而且,家庭成员之间发生冲突,不和谐的家庭氛围会带给孩子更多的不安全感,对孩子的心理发展产生不利影响。所以,无论是父辈与祖辈在教育孩子的问 题上发生分歧,还是夫妻两人的教育观念有差异,都不能在孩子面前发生冲突。

    托比的外公外婆在家里住了一周,准备回加利福尼亚了。临走前两天,托比的外公郑重地问女儿:“托比想要一辆玩具挖掘机,我可以买给他吗?”苏珊想了想,说:“你们这次来,已经送给他一双旱冰鞋作为礼物了,到圣诞节时,再买玩具挖掘机当礼物送给他吧!”

    我不知道托比的外公是怎么告诉小家伙的,后来我带托比去超市,他指着玩具挖掘机说:“外公说,圣诞节时,给我买这个当礼物。”语气里满是欣喜和期待。

   虽然苏珊对托比如此严格,托比去却对妈妈爱得不得了。他在外面玩时,会采集一些好看的小花或者他认为漂亮 的叶子,郑重其事地送给妈妈;别人送给他礼物,他会叫妈妈和他一起拆开;有什么好吃的,也总要留一半给妈妈。

   想到很多中国孩子对父母的漠视与冷淡,我不得不佩服我的洋媳妇。在我看来,在教育孩子的问题上,美国妈妈有很多值得中国妈妈学习的地方。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from datetime import datetime import re # 解析表格数据 data = [] rows = [line for line in """ | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | |:----|:-----|:-----|:----------|:---|:-----|:-----|:-----|:----|:----|:----|:-----| | 关键词 | 博主名称 | 笔记类型 | 视频链接/首图链接 | 标题 | 正文内容 | 发布时间 | 发布地址 | 点赞数 | 收藏数 | 评论数 | 笔记链接 | | 饿了么 | 天天巨省钱 | 图文 | http://sns-webpic-qc.xhscdn.com/202505281033/6b87661da21eb78006f3e63eb2f9efa3/notes_pre_post/1040g3k031i0pbqgh6s0g5o9a0650bnh68jtoghg!nd_dft_wlteh_webp_3 | 简直了…饿了么牛啊!!! | 简直了…饿了么牛啊!!!<br>为什么不给我18-18?为什么不给我18-18?为什么不给我18-18?@饿了么福利社 @饿了么 @饿了么大蓝 @淘宝 @万能的淘宝 卸载你卸载你[生气R][生气R] @淘宝攻略[微笑R][微笑R]<br> <br>elm对用户数据有点过度了吧<br>开始蕞新大水18-18攻略教程⬇️<br>记住!一定要在逃饱的e了么([九R][六R][六R][八R][八R])<br>#不要太离谱 #还有人不知道 #饿了么 #家人们谁懂啊 #真让我大开眼界了 #想告诉全世界 #商战 #饿了么外卖 #省钱小妙招 #外卖 | 2025-05-28 09:10:26 | 北京 | 0 | 0 | 2 | https://www.xiaohongshu.com/search_result/68366281000000002300da99?xsec_token=ABlLblC0_WVPQdbtDz3EuvP8lnYYegM-Kt8NS7gF-GqIw=&xsec_source= | ...(完整数据)... """.split('\n') if line.strip()] # 提取列名 headers = [col.strip() for col in rows[1].split('|')[1:-1]] # 解析数据行 for row in rows[3:]: if not row.startswith('|'): continue cols = [re.sub(r'<br>|\s+', ' ', col.strip()) for col in row.split('|')[1:-1]] if len(cols) == len(headers): data.append(cols) # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=headers) # 转换数据类型 df['发布时间'] = pd.to_datetime(df['发布时间']) df['点赞数'] = pd.to_numeric(df['点赞数']) df['收藏数'] = pd.to_numeric(df['收藏数']) df['评论数'] = pd.to_numeric(df['评论数']) # 筛选日期范围 start_date = '2025-04-30' end_date = '2025-05-13' filtered_df = df[(df['发布时间'] >= start_date) & (df['发布时间'] <= end_date)] print(f"筛选后数据量: {len(filtered_df)}条") # 数据分析与可视化 plt.figure(figsize=(15, 12)) plt.suptitle(f'饿了么笔记数据分析 ({start_date}至{end_date})', fontsize=16) # 1. 笔记类型分布 plt.subplot(221) note_type = filtered_df['笔记类型'].value_counts() note_type.plot.pie(autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('笔记类型分布') plt.ylabel('') # 2. 热门发布地区TOP10 plt.subplot(222) top_locations = filtered_df['发布地址'].value_counts().head(10) sns.barplot(x=top_locations.values, y=top_locations.index, palette='viridis') plt.title('发布地区TOP10') plt.xlabel('数量') # 3. 每日发布趋势 plt.subplot(223) daily_count = filtered_df.set_index('发布时间').resample('D').size() daily_count.plot(marker='o') plt.title('每日发布数量趋势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('发布量') plt.grid(True) # 4. 互动量分析 plt.subplot(224) interaction = filtered_df[['点赞数', '收藏数', '评论数']].mean() sns.barplot(x=interaction.values, y=interaction.index, palette='Set2') plt.title('平均互动量对比') plt.xlabel('数量') plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96]) plt.savefig('eleme_data_analysis.png', dpi=300) plt.show() # 生成分析报告 report = f""" 数据分析报告 ({start_date}至{end_date}) ==================================== 1. 数据概况: - 总笔记数量: {len(filtered_df)}条 - 时间范围: {filtered_df['发布时间'].min().strftime('%Y-%m-%d')} 至 {filtered_df['发布时间'].max().strftime('%Y-%m-%d')} 2. 内容特征: - 笔记类型分布: 图文: {note_type.get('图文', 0)}条 ({note_type.get('图文', 0)/len(filtered_df):.1%}) 视频: {note_type.get('视频', 0)}条 ({note_type.get('视频', 0)/len(filtered_df):.1%}) - 热门地区: {top_locations.idxmax()} ({top_locations.max()}条) 3. 互动分析: - 平均点赞: {interaction['点赞数']:.1f} - 平均收藏: {interaction['收藏数']:.1f} - 平均评论: {interaction['评论数']:.1f} 4. 时间趋势: - 发布高峰日: {daily_count.idxmax().strftime('%Y-%m-%d')} ({daily_count.max()}条) """ print(report) 将这段代码中的# 解析表格数据 data = [] rows = [line for line in """ | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | |:----|:-----|:-----|:----------|:---|:-----|:-----|:-----|:----|:----|:----|:-----| | 关键词 | 博主名称 | 笔记类型 | 视频链接/首图链接 | 标题 | 正文内容 | 发布时间 | 发布地址 | 点赞数 | 收藏数 | 评论数 | 笔记链接 | | 饿了么 | 天天巨省钱 | 图文 | http://sns-webpic-qc.xhscdn.com/202505281033/6b87661da21eb78006f3e63eb2f9efa3/notes_pre_post/1040g3k031i0pbqgh6s0g5o9a0650bnh68jtoghg!nd_dft_wlteh_webp_3 | 简直了…饿了么牛啊!!! | 简直了…饿了么牛啊!!!<br>为什么不给我18-18?为什么不给我18-18?为什么不给我18-18?@饿了么福利社 @饿了么 @饿了么大蓝 @淘宝 @万能的淘宝 卸载你卸载你[生气R][生气R] @淘宝攻略[微笑R][微笑R]<br> <br>elm对用户数据有点过度了吧<br>开始蕞新大水18-18攻略教程⬇️<br>记住!一定要在逃饱的e了么([九R][六R][六R][八R][八R])<br>#不要太离谱 #还有人不知道 #饿了么 #家人们谁懂啊 #真让我大开眼界了 #想告诉全世界 #商战 #饿了么外卖 #省钱小妙招 #外卖 | 2025-05-28 09:10:26 | 北京 | 0 | 0 | 2 | https://www.xiaohongshu.com/search_result/68366281000000002300da99?xsec_token=ABlLblC0_WVPQdbtDz3EuvP8lnYYegM-Kt8NS7gF-GqIw=&xsec_source= | ...(完整数据)... """.split('\n') if line.strip()] 将这段内容改为# 直接从Excel文件读取数据 df = pd.read_excel('results(京东).xlsx', sheet_name='Sheet1') 并 增加数据清洗:检查缺失值,处理异常值。
05-30
<think>好的,用户希望将现有的代码中解析Markdown表格的部分改为从Excel文件读取数据,并增加数据清洗的步骤,包括检查缺失值和处理异常值。我需要先理解现有代码的结构和功能,然后确定需要修改的部分。首先,原来的代码使用了一个多行字符串来模拟Markdown表格数据,然后通过split和列表推导式来解析数据行,提取表头,并创建DataFrame。现在用户想改为直接从Excel文件读取,所以需要替换这部分代码,使用pandas的read_excel函数。 接下来,用户要求增加数据清洗步骤,包括检查缺失值和处理异常值。数据清洗通常包括处理缺失值、去除重复值、处理异常值或错误数据等。需要确保在读取Excel后,对这些情况进行处理。首先,替换解析表格的部分。原来的代码中,rows是通过解析多行字符串得到的,现在改为使用pd.read_excel读取Excel文件,指定工作表名称。需要注意的是,Excel文件的结构是否与原来的Markdown表格一致,列名是否匹配,否则可能需要调整后续的代码。 然后,数据清洗部分。检查缺失值可以使用isnull().sum()来统计各列的缺失值数量。处理缺失值的方法有多种,比如删除包含缺失值的行,或者用平均值、中位数、众数填充,这里用户可能希望删除缺失值,所以用dropna()。但需要根据具体情况判断,可能需要参数调整,比如thresh或subset。处理异常值方面,数值型列如点赞数、收藏数、评论数可能存在负数或极大值,需要过滤。可以用布尔索引筛选出大于等于0的值。另外,发布时间可能需要检查是否在合理的时间范围内,但用户代码中已经做了日期筛选,可能不需要额外处理。还需要注意,原来的代码在转换数据类型时,将发布时间转为datetime,点赞数等转为数值型。在读取Excel时,如果这些列的数据类型正确,可能不需要再次转换,但为了保险起见,可以保留这些转换步骤,或者在读取Excel时指定dtype参数。另外,原来的代码在解析数据行时,处理了<br>标签和多余的空格,替换为空格。如果Excel中的数据已经清理过,可能不需要这部分处理,但需要确认。如果Excel数据中包含HTML标签或多余空格,可能需要在读取后额外处理。生成分析报告和可视化的部分应该不需要修改,只要DataFrame的结构保持不变即可。需要确保Excel中的列名与原来代码中的列名一致,否则会出错。例如,原来的代码中有'发布时间'、'发布地址'等列,Excel文件中必须有对应的列名。 最后,测试修改后的代码,确保从Excel读取数据正确,数据清洗步骤有效,没有引入新的错误。例如,处理缺失值后,DataFrame的行数是否合理,异常值是否被正确过滤等。 可能遇到的问题:Excel文件中存在合并单元格、不同的工作表结构、数据类型不正确等,需要用户确保Excel文件与代码兼容。此外,数据清洗的具体方法需要根据实际数据情况调整,比如异常值的阈值,缺失值的处理方式等。 总结修改步骤:1.替换数据解析部分,使用pd.read_excel读取Excel文件。 2.增加数据清洗步骤,包括检查缺失值和处理异常值。 3.调整后续代码以适应新的数据读取方式,确保列名一致。</think>以下是修改后的代码方案,包含Excel数据读取和增强的数据清洗流程: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import re from datetime import datetime # 从Excel文件读取数据 try: df = pd.read_excel('results(京东).xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl') except FileNotFoundError: print("错误:未找到results(京东).xlsx文件") exit() except Exception as e: print(f"读取Excel文件时发生错误:{str(e)}") exit() # 数据清洗流程 def data_cleaning(df): # 1. 列名标准化 df.columns = df.columns.str.strip().str.replace('\n', '') # 2. 处理缺失值 print("缺失值统计:") print(df.isnull().sum()) # 删除关键列缺失的行 critical_cols = ['发布时间', '发布地址', '点赞数'] df_clean = df.dropna(subset=critical_cols) # 3. 处理重复值 duplicate_count = df_clean.duplicated().sum() print(f"\n发现重复值:{duplicate_count}条") df_clean = df_clean.drop_duplicates() # 4. 处理异常值 # 数值型字段非负处理 numeric_cols = ['点赞数', '收藏数', '评论数'] df_clean[numeric_cols] = df_clean[numeric_cols].applymap( lambda x: x if isinstance(x, (int, float)) and x >=0 else 0 ) # 5. 时间字段处理 df_clean['发布时间'] = pd.to_datetime( df_clean['发布时间'], errors='coerce', format='%Y-%m-%d %H:%M:%S' ) # 6. 文本清洗 if '正文内容' in df_clean.columns: df_clean['正文内容'] = df_clean['正文内容'].apply( lambda x: re.sub(r'<br>|\s{2,}', ' ', str(x)) ) return df_clean # 执行数据清洗 df = data_cleaning(df) # 转换数据类型(增强版) def convert_dtypes(df): numeric_cols = ['点赞数', '收藏数', '评论数'] df[numeric_cols] = df[numeric_cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) # 时间范围过滤 df = df.dropna(subset=['发布时间']) start_date = pd.to_datetime('2025-04-30') end_date = pd.to_datetime('2025-05-13') filtered_df = df[df['发布时间'].between(start_date, end_date)] return filtered_df filtered_df = convert_dtypes(df) # 后续分析和可视化代码保持不变... ``` **代码改进说明:** 1. **Excel读取增强**: - 使用`try-except`处理文件异常 - 指定`engine='openpyxl'`确保读取xlsx文件 - 增加错误处理流程 2. **数据清洗流程**: - 列名标准化处理(去除空格和换行符) - 缺失值检测与处理(删除关键列缺失的行) - 重复值检测与删除 - 数值型字段异常值处理(强制非负) - 时间字段格式验证 - 文本内容清洗(处理HTML标签和多余空格) 3. **数据类型转换增强**: - 增加`errors='coerce'`处理无效转换 - 使用`between`方法进行时间范围过滤 - 增加空值过滤 **建议的数据质量检查点**: ```python # 在清洗后添加质量检查 print("\n数据质量报告:") print(f"原始数据量:{len(df)}") print(f"清洗后数据量:{len(filtered_df)}") print("数据类型检查:") print(filtered_df.dtypes) print("数值范围检查:") print(filtered_df[['点赞数', '收藏数', '评论数']].describe()) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值