Python csv格式数据清洗

对于 csv 格式的数据清洗，可以使用 Python 中内置的 csv 模块进行操作。以下是一个简单的示例代码，假设我们有一个名为 data.csv 的文件，包含了以下内容：

Name, Age, Gender
Alice, 25, Female
Bob, 30, Male
Charlie, 20, Male

代码如下：

import csv

# 打开 csv 文件
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
    # 读取 csv 文件
    csv_reader = csv.reader(csv_file)

    # 跳过第一行（表头）
    next(csv_reader)

    # 遍历每一行数据
    for row in csv_reader:
        name = row[0]
        age = int(row[1])
        gender = row[2]

        # 进行数据清洗操作
        # ...

        # 打印清洗后的数据
        print(f"Name: {name}, Age: {age}, Gender: {gender}")

首先，使用 `with open('data.csv', 'r') as csv_file` 打开 csv 文件，并指定打开模式为只读模式。然后，使用 `csv.reader(csv_file)` 读取 csv 文件，并返回一个可迭代的对象 csv_reader。可以使用 `next(csv_reader)` 跳过第一行（表头），然后遍历每一行数据，使用 `row[0]`、`row[1]`、`row[2]` 分别获取每一行数据的第一列、第二列和第三列的值，可以根据需要进行数据类型转换、数据清洗等操作。最后，使用 `print` 函数输出清洗后的数据。