python数据清洗框架

Python有许多强大的数据清洗框架用于处理和准备数据，其中一些最受欢迎的包括：

1. **Pandas**: Pandas是Python中最常用的数据分析库之一，它提供了一种DataFrame数据结构，非常适合数据清洗任务。你可以使用Pandas的dropna()函数删除缺失值，fillna()填充缺失值，replace()替换特定值，以及applymap()对每一列进行自定义操作。

2. **NumPy**: 虽然NumPy主要用于数值计算，但它也支持基本的数据清洗功能，如数组元素的过滤、替换等。

3. **BeautifulSoup** 和 **Scrapy**: 如果你需要从网页抓取数据并清洗HTML或XML结构，这两个库非常有用，可以提取需要的信息并进行清理。

4. **Regular Expressions (正则表达式)**: Python的re模块可用于查找、替换和提取字符串中的模式，对于复杂的文本清洗很有帮助。

5. **Missingno**: 这是一个专门针对缺失值可视化的小型库，能帮助你快速发现数据集中的空值情况。

6. **Standard Library**: Python标准库中的csv和io模块可以帮助处理CSV文件，而collections模块的Counter和defaultdict有助于处理离散数据的计数和填充。