补充代码使得订单价格低于1元的全部视为无效数据，需要数据清洗，需删除；缺失值也需要清洗，可删除可填充：# 选择近4年的订单数据 df['提交日期'] = pd.to_datetime(df['提交日期']) # 将提交日期转换为日期时间格式 # 设置起始日期为当前日期往前数四年 start_date = pd.to_datetime('2017-05-30') - pd.DateOffset(years=4) df = df[df['提交日期'] >= start_date] df.head()

下面是添加的代码，用于清洗订单数据：

# 删除价格低于1元的无效数据
df = df[df['订单价格'] >= 1]

# 删除缺失值
df = df.dropna()

df.head()

这段代码首先筛选出价格大于等于1元的订单数据，将低于1元的数据视为无效数据并删除。然后使用 `dropna()` 方法删除包含缺失值的行，可以选择删除含有缺失值的行或进行填充操作。最后输出清洗后的数据集。