pandas如何实现数据清洗？

以下是Pandas实现数据清洗的方法：

1. 清洗空值

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

2. 清洗格式错误的数据

# 创建一个包含格式错误数据的DataFrame
data = {'A': ['1', '2', '3a', '4'], 'B': ['5', '6b', '7', '8']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将格式错误的数据替换为NaN
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')