pandas数据清洗常用的方法

pandas数据清洗常用的方法包括：

1. 缺失值处理：使用dropna()删除缺失值或使用fillna()填充缺失值；

2. 重复值处理：使用drop_duplicates()删除重复值；

3. 数据类型转换：使用astype()方法将列的数据类型转换为指定类型；

4. 异常值处理：使用条件语句或者可视化工具排除异常值；

5. 数据合并：使用concat()或merge()函数将多个数据集合并；

6. 数据透视表：使用pivot_table()函数将数据集中的数据透视成新的表格；

7. 数据分组和聚合：使用groupby()函数将数据按照指定的列分组，并使用聚合函数（例如sum(), mean(), count()等）对数据进行聚合操作。

以上是一些常用的数据清洗方法，但并不是全部。在实际操作中，根据数据的特点和分析目的，还需要根据情况选择合适的方法进行数据清洗。