数据清洗python代码

数据清洗是数据分析过程中的重要一环，以下是一个简单的 Python 代码示例用于数据清洗：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()

# 去除空值
df = df.dropna()

# 去除异常值
df = df[(df['col'] >= min_value) & (df['col'] <= max_value)]

# 更改数据类型
df['col'] = df['col'].astype('int')

# 重命名列名
df = df.rename(columns={'old_col_name': 'new_col_name'})

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 保存数据
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

以上代码对数据进行了去重、去空、去异常、更改数据类型、重命名列名和重置索引等操作，并将清洗后的数据保存到了 CSV 文件中。在实际的数据清洗过程中，还需要根据具体情况进行其他的数据处理操作。