Python数据清洗代码演示

好的，我将向您展示一些简单的 Python 代码来演示数据清洗。

首先，我们需要准备一些数据。假设我们有一个 CSV 文件，其中包含了一些人的姓名、年龄和地址信息。我们需要读取这个文件并将其转换为一个数据框（DataFrame）。我们可以使用 Pandas 库中的 `read_csv` 函数来实现这一点：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("people.csv")

现在，我们已经读取了这个 CSV 文件，并将其转换为了一个数据框。接下来，我们可以开始进行数据清洗。

假设我们想要清洗年龄列。我们可能想要去除年龄为空值（null）的行，因为这些行对我们来说没有任何意义。我们可以使用 `dropna` 函数来删除这些行：

df = df.dropna(subset=["age"])

我们还可能想要去除负数的年龄。我们可以使用布尔索引来选择不符合条件的行，并使用 `drop` 函数删除它们：

df = df[df["age"] >= 0]

最后，假设我们想要对地址列进行清洗。我们可能希望将所有的地址转换为小写，并去除多余的空格。我们可以

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python数据清洗代码演示

好的，以下是一个用Python进行数据清洗的简单示例：

假设我们有一个包含一些脏数据的CSV文件，我们需要清洗数据并将其保存为一个新的CSV文件。示例数据如下：

name,age,gender
John,25,M
Emily,32,F
Mike,,M
,,F
Samantha,40,F

我们可以编写以下代码来清洗数据：

import csv

# 打开文件
with open('dirty_data.csv', 'r') as input_file:
    # 读取CSV文件
    reader = csv.DictReader(input_file)

    # 创建一个字典列表来保存清洗后的数据
    cleaned_data = []

    # 遍历每一行数据
    for row in reader:
        # 检查数据是否合法
        if row['age'] and row['gender']:
            # 如果数据合法，添加到清洗后的数据列表中
            cleaned_data.append(row)

# 保存清洗后的数据为一个新的CSV文件
with open('cleaned_data.csv', 'w', newline='') as output_file:
    # 定义CSV文件的列名
    fieldnames = ['name', 'age', 'gender']

    # 创建一个CSV写入器
    writer = csv.DictWriter(output_file, fieldnames=fieldnames)

    # 写入列名
    writer.writeheader()

    # 遍历清洗后的数据列表并写入文件
    for row in cleaned_data:
        writer.writerow(row)

以上代码会打开存储脏数据的CSV文件，遍历每一行数据，检查数据是否合法，然后将合法数据保存到一个新的字典列表中。最后，使用CSV写入器将清洗后的数据写入到一个新的CSV文件中。

用Python编写数据清洗代码

好的，下面是一个简单的Python数据清洗代码示例：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 将字符串转换为数字类型
df['col1'] = pd.to_numeric(df['col1'], errors='coerce')

# 将日期字符串转换为日期类型
df['col2'] = pd.to_datetime(df['col2'], format='%Y-%m-%d')

# 重命名列
df.rename(columns={'col3': 'new_col'}, inplace=True)

# 保存清洗后的数据
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

以上代码演示了如何使用pandas库进行数据清洗，其中：

- `read_csv`函数读取原始数据
- `drop_duplicates`函数删除重复行
- `dropna`函数删除缺失值
- `to_numeric`函数将字符串转换为数字类型
- `to_datetime`函数将日期字符串转换为日期类型
- `rename`函数重命名列
- `to_csv`函数保存清洗后的数据

需要根据实际情况修改代码中的列名、文件名、日期格式等参数。