我的CSV文件有一些电子邮件地址.其中一些人的地址不完整.我如何使用Python使它们完全识别

Question

我是与Python的数据科学的乞讨者。我正在研究一个我要执行以下任务的数据集： 使用Python Petl：

a。清洁clinics.csv中的数据。这涉及使用Python和Regex到标准化电子邮件地址，因此它们可作为HTML链接使用，

b。将合并和清洁的数据输出到具有名称的CSV文件 clinic_locations.csv。

所以，我能够处理点的一部分( b (，即我很容易从XML文件中提取数据，并将其与CSV文件结合在一起。但是这个问题是

我无法清洁我的CSV文件的数据

这是我的CSV文件：

ID  Name    Suburb  State   Postcode    Email
1   Hurstville Clinic   Hurstville  NSW 1493    hurstville
2   Sydney Centre Clinic    Sydney  NSW 2000    [e-mail]
3   Auburn Clinic   Auburn  NSW 2144    [e-mail]
4   Riverwood Clinic    Riverwood   NSW 2210    [e-mail]

您可以看到电子邮件列中的数据不完整，并且整个链接都无法使用。任何人都可以帮助我。

更新：我得到的输出是

   ID                     Name       Suburb State  Postcode  
0   1        Hurstville Clinic   Hurstville   NSW      1493
1   2     Sydney Centre Clinic       Sydney   NSW      2000
2   3            Auburn Clinic       Auburn   NSW      2144
3   4         Riverwood Clinic    Riverwood   NSW      2210
4   5        Fingal Bay Clinic   Fingal Bay   NSW      2315
5   6        Harrington Clinic   Harrington   NSW      2427
6   7       Back Forest Clinic  Back Forest   NSW      2535
7   8         Jindabyne Clinic    Jindabyne   NSW      2627
8   9          Benolong Clinic     Benolong   NSW      2830
9  10  Melbourne Centre Clinic    Melbourne   VIC      3000
                         Email
0   [e-mail]
1       [e-mail]
2       [e-mail]
3    [e-mail]
4   fingal [e-mail]
5   [e-mail]
6  back [e-mail]
7   jindabyne @myclinic.com.au
8     [e-mail]
9    [e-mail]

Answer 1

我希望这将有助于假设您对所有电子邮件ID具有相似的域：

import pandas as pd
df=pd.read_csv("clinic_locations.csv")  #Provide complete path to your file
df['Email']=df['Email'].apply(lambda x: x if '@' in str(x) else str(x)+'@myclinic.com.au')
#To see data frame
print(df.head(10))