Возьмем простейшую ситуацию, когда вы спарсили некоторые данные с Ф.И.О., номерами телефонов, email и именем пользователя с какого-либо сайта. Однако пользователи не особо любят соблюдать правила заполнения полей. Потому, иногда в Ф.И.О. присутствуют числа и различные символы, которые в дальнейшем затруднят поиск по таким данным. Да и номера телефонов могут быть записаны вразнобой. А потому, необходимо привести их к какому-то общему знаменателю. Следовательно, напрашивается логический вывод – данные необходимо очистить...

Всем привет, сегодня собрал подборку трюков, которые можно применять к своему Python коду. Приятного чтения! Очистка строки Это один из наиболее востребованных процессов в проектах data science при очистке данных. Отличный пример — это необработанный текст с пробельными символами и переносами строк. Мир регулярных выражений Иногда непросто очистить текст с помощью определенных символов или фраз. Вместо этого нам необходимо использовать некоторые шаблоны. И здесь нам на помощь приходят регулярные выражения и соответствующий модуль Python...