python对csv文件数据清洗

在Python中，可以使用pandas库对CSV文件进行数据清洗。首先，可以使用pandas的read_csv函数读取CSV文件，并将其存储为DataFrame对象。然后，可以使用DataFrame的各种方法进行数据清洗操作。

以下是一些常用的数据清洗操作示例：

1. 删除指定行或列的数据：可以使用dropna方法删除包含缺失值的行或列。例如，df.dropna(axis=0)将删除包含缺失值的行，df.dropna(axis=1)将删除包含缺失值的列。

2. 填充缺失值：可以使用fillna方法填充缺失值。例如，df.fillna('miss')将缺失值填充为字符串'miss'，df.fillna(5)将缺失值填充为数字5。

3. 根据条件筛选数据：可以使用条件语句对DataFrame进行筛选。例如，df\[df.white > 1\]将筛选出white列中大于1的行，df\[(df.blue > 1) & (df.green > 3)\]将筛选出blue列大于1且green列大于3的行。

综上所述，可以使用pandas库的read_csv函数读取CSV文件，并使用DataFrame的dropna、fillna和条件筛选等方法对数据进行清洗。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python数据清洗](https://blog.csdn.net/m0_53317797/article/details/126879093)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python123.io---CSV 格式数据清洗](https://blog.csdn.net/liiuyizeliuyize/article/details/129538284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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