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Numeric_Extraction_and_Distribution_Analysis

Skill Steps

Step1 从原始数据中提取目标列，清理无效和空值数据，并安全地将带单位的字符串转换为数值类型

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 配置中英文字体，避免图表乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'DejaVu Sans']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

item_col = '项目名称'  # 占位示例：分类或名称列
value_col = '带单位的数值'  # 占位示例：需要提取数值的原始列
numeric_col = '提取数值'
unit_str = 'g'  # 占位示例：需要移除的单位字符串

def extract_numeric_value(val_str):
    """从带单位的字符串中提取数值"""
    if pd.isna(val_str):
        return None
    try:
        # 移除单位并转换为浮点数
        return float(str(val_str).replace(unit_str, '').strip())
    except ValueError:
        return None

# 清理缺失值与异常占位符
df_clean = df.dropna(subset=[item_col, value_col]).copy()
df_clean = df_clean[df_clean[item_col] != '...']

# 应用提取函数并过滤转换失败的行
df_clean[numeric_col] = df_clean[value_col].apply(extract_numeric_value)
df_clean = df_clean.dropna(subset=[numeric_col])

Step2 创建基础分布直方图，并添加平均值和中位数的参考线以展示数据的集中趋势

plt.figure(figsize=(12, 8))

# 绘制直方图
plt.hist(df_clean[numeric_col], bins=10, alpha=0.7, color='skyblue', edgecolor='black')

# 计算并添加平均值和中位数参考线
mean_val = df_clean[numeric_col].mean()