经过人指点,解决了一个问题

使用数据集air_data.csv

为了程序运行需要,仅给出一部分数据集

MEMBER_NO FFP_DATE FIRST_FLIGHT_DATE GENDER FFP_TIER WORK_CITY WORK_PROVINCE WORK_COUNTRY AGE LOAD_TIME FLIGHT_COUNT BP_SUM EP_SUM_YR_1 EP_SUM_YR_2 SUM_YR_1 SUM_YR_2 SEG_KM_SUM WEIGHTED_SEG_KM LAST_FLIGHT_DATE AVG_FLIGHT_COUNT AVG_BP_SUM BEGIN_TO_FIRST LAST_TO_END AVG_INTERVAL MAX_INTERVAL ADD_POINTS_SUM_YR_1 ADD_POINTS_SUM_YR_2 EXCHANGE_COUNT avg_discount P1Y_Flight_Count L1Y_Flight_Count P1Y_BP_SUM L1Y_BP_SUM EP_SUM ADD_Point_SUM Eli_Add_Point_Sum L1Y_ELi_Add_Points Points_Sum L1Y_Points_Sum Ration_L1Y_Flight_Count Ration_P1Y_Flight_Count Ration_P1Y_BPS Ration_L1Y_BPS Point_NotFlight
54993 2006/11/02 2008/12/24 6 0 北京 CN 31 2014/03/31 210 505308 0 74460 239560 234188 580717 558440.14 2014/03/31 26.25 63163.5 2 1 3.483253589 18 3352 36640 34 0.961639043 103 107 246197 259111 74460 39992 114452 111100 619760 370211 0.50952381 0.49047619 0.487220691 0.51277733 50
28065 2007/02/19 2007/08/03 6   北京 CN 42 2014/03/31 140 362480 0 41288 171483 167434 293678 367777.2 2014/03/25 17.5 45310 2 7 5.194244604 17 0 12000 29 1.25231444 68 72 177358 185122 41288 12000 53288 53288 415768 238410 0.514285714 0.485714286 0.489289094 0.510708147 33
55106 2007/02/01 2007/08/30 6 0 北京 CN 40 2014/03/31 135 351159 0 39711 163618 164982 283712 355966.5 2014/03/21 16.875 43894.875 10 11 5.298507463 18 3491 12000 20 1.254675516 65 70 169072 182087 39711 15491 55202 51711 406361 233798 0.518518519 0.481481481 0.481467137 0.518530015 26
21189 2008/08/22 2008/08/23 5 Los Angeles CA US 64 2014/03/31 23 337314 0 34890 116350 125500 281336 306900.88 2013/12/26 2.875 42164.25 21 97 27.86363636 73 0 0 11 1.090869565 13 10 186104 151210 34890 0 34890 34890 372204 186100 0.434782609 0.565217391 0.551721684 0.448275351 12
#-*- coding: utf-8 -*-
#数据清洗,过滤掉不符合规则的数据import pandas as pddatafile= '../data/air_data.csv' #航空原始数据,第一行为属性标签
cleanedfile = '../tmp/data_cleaned.csv' #数据清洗后保存的文件data = pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') #读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码)data = data[data['SUM_YR_1'].notnull()*data['SUM_YR_2'].notnull()] #票价非空值才保留#只保留票价非零的,或者平均折扣率与总飞行公里数同时为0的记录。
index1 = data['SUM_YR_1'] != 0
index2 = data['SUM_YR_2'] != 0
index3 = (data['SEG_KM_SUM'] == 0) & (data['avg_discount'] == 0) #该规则是“与”
data = data[index1 | index2 | index3] #该规则是“或”csv
data.to_csv(cleanedfile,sep="\t", encoding="utf-8")
#data.to_excel(cleanedfile) #导出结果

如果编辑文本后运行,会出现如下错误:

ValueError: No engine for filetype: 'csv'

如果python console中运行,会出现如下错误:

File "<input>", line 0
SyntaxError: encoding declaration in Unicode string

这两个问题都是由于最后一句使用了to_excel导致的,改成to_csv即可

另外,to_csv可以生成csv或者xls文件

ValueError: No engine for filetype: 'csv'解决与书本7-2代码改写相关推荐

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