还在问八7是什么？这篇文章告诉你真正答案

今天跟大家唠唠我昨天搞的那个“八7”的事儿，听起来怪怪的，就是我捣鼓的一个小玩意儿，跟数据处理有点关系，大概完成七七八八，所以就叫“八7”，哈哈。

事情是这样的，前段时间接个活儿，需要把一堆乱七八糟的数据整理一下，然后导到数据库里。这数据，格式不统一，字段还缺胳膊少腿的，简直让人头大。我一开始就想着，这还不简单，写个脚本跑一下就完事儿。结果真上手，才发现没那么容易。

我得先把数据读进来。用Python的pandas库，直接`read_csv`，挺方便。但是！读进来的数据，编码不对，一堆乱码。我就开始各种试编码格式，UTF-8、GBK、GB2312，折腾半天，才找到一个能正常显示的。这一步就耗我不少时间。

然后就是数据清洗。这才是真正的噩梦。有的字段是空的，有的字段格式不对，还有的字段里面藏着一些奇奇怪怪的字符。我写一堆的`if`、`else`，各种`replace`、`strip`，一点一点地把数据洗干净。洗到我都觉得自己像个洗碗工，只不过洗的是数据，不是碗。

比如说，有个字段是日期，但是格式五花八门，有的是“2024-01-01”，有的是“2024/01/01”，还有的是“Jan 01, 2024”。我就得先判断一下格式，然后用`datetime`库把它统一成一种格式。这个过程，我感觉自己像个翻译，把不同的日期语言翻译成同一种语言。

数据清洗完之后，就是数据转换。有些字段需要做一些计算，有些字段需要拆分一下。我用pandas的`apply`函数，写一些自定义的函数，对数据进行处理。这一步，我感觉自己像个厨师，把洗干净的食材，做成一道道美味的菜肴。

就是把数据导到数据库里。我用的是MySQL，用Python的`pymysql`库，连接数据库，然后写SQL语句，把数据一条一条地插入进去。我还想着用`executemany`一次性插入多条数据，结果发现数据量太大，内存不够用。只好改成一条一条地插入，效率虽然低一点，但是稳定。

整个过程，我大概花三天的时间，总算是把这个“八7”搞完。虽然过程很痛苦，但是看到数据整整齐齐地躺在数据库里，还是挺有成就感的。也学到一些东西，比如数据清洗的重要性，pandas库的强大，以及耐心和毅力的必要性。

这回实践，让我对数据处理有更深的理解。以后再遇到类似的问题，应该会更加得心应手。哈哈，这就是我今天的分享，希望对大家有所帮助。