excel数据预处理python

对于Excel数据预处理，可以采用以下几种方法：
1. 缺失值处理：可以使用isnull()函数查看缺失值情况，然后使用dropna()函数删除缺失值所在行，或者使用fillna()函数替换缺失值。
2. 重复值处理：使用duplicated()函数检测重复值，并使用drop_duplicates()函数删除重复值。
3. 异常值处理：可以使用统计方法（如均值、中位数等）来检测异常值，并使用条件语句或fillna()函数进行处理。
4. 数据类型转换：使用astype()函数将某列的数据类型转换为指定类型。
5. 索引设置：可以使用set_index()函数将指定列设置为行索引，使用reset_index()函数重置行索引。

例如，以下是导入Excel数据并进行缺失值处理的示例代码：
import pandas as pd
df=pd.read_excel(r"D:\杂货\新编码.xlsx",sheet_name='Sheet1')
df.dropna(inplace=True)

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