jupyter notebook数据清洗指令

Jupyter Notebook 是一个非常流行的交互式数据科学环境，它支持多种编程语言，包括 Python。在 Jupyter Notebook 中进行数据清洗通常需要用到以下几个指令：

1. pandas.read_csv()：用于读取 CSV 文件，返回一个 DataFrame 对象，可以对其中的数据进行各种操作。

2. DataFrame.dropna()：用于删除 DataFrame 中的缺失值，可以指定删除的行或列。

3. DataFrame.fillna()：用于填充 DataFrame 中的缺失值，可以指定填充的值。

4. DataFrame.drop_duplicates()：用于删除 DataFrame 中的重复行。

5. DataFrame.replace()：用于替换 DataFrame 中的某些值。

6. DataFrame.rename()：用于重命名 DataFrame 中的某些列或行。

这些指令是数据清洗过程中经常用到的基础指令，当然还有很多其他的指令可以根据具体的数据清洗需求进行选择和使用。