python数据清洗案例

一个常见的Python数据清洗案例是处理缺失值。下面是一个简单的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含一些电影的信息，其中有一列是电影的评分。有些电影的评分缺失了，我们需要找到这些电影，并将它们的评分填充为平均值。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('movies.csv')

接下来，我们查找缺失值：

missing_ratings = data['rating'].isnull()

然后，我们计算平均评分：

mean_rating = data['rating'].mean()

最后，我们用平均值填充缺失值：

data.loc[missing_ratings, 'rating'] = mean_rating

这个简单的例子展示了如何使用Python来处理数据清洗中的缺失值问题。当然，实际的数据清洗工作可能会更加复杂，需要使用更多的技巧和工具。