基于纯文本文件做个数据清洗系统Python代码

创建一个基于Python的数据清洗系统，特别是针对纯文本文件，通常涉及读取文件、处理缺失值、删除无关信息、转换格式等步骤。以下是一个简化的例子，展示如何使用pandas库进行基本的数据清洗：

import pandas as pd
import re

# 1. 读取文件
def read_text_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        lines = file.readlines()
    return lines

def clean_data(lines):
    # 2. 将文本行转换为列表，每一项视为一行数据
    data_list = [line.strip() for line in lines]

    # 3. 创建DataFrame
    df = pd.DataFrame(data_list, columns=['text_column'])  # 假设只有一个文本列

    # 4. 数据预处理
    # a. 删除空行
    df = df.dropna(subset=['text_column'])

    # b. 删除特定字符或模式
    pattern = r'\W'  # 删除非字母数字字符
    df['text_column'] = df['text_column'].str.replace(pattern, '')

    # c. 转换数据类型（如有需要）
    df['text_column'] = df['text_column'].astype(str)  # 确保都是字符串

    return df

file_path = 'your_text_file.txt'
cleaned_df = clean_data(read_text_file(file_path))

# 5. 打印清洗后的数据
print(cleaned_df)

#