python数据清洗excel

对于Python中的数据清洗，可以使用pandas库来处理Excel文件。以下是一些基本的数据清洗步骤：

1. 导入pandas库和Excel文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("example.xlsx")

2. 删除或替换无效数据：

# 删除空行和空列
df.dropna(how="all", axis=0, inplace=True)
df.dropna(how="all", axis=1, inplace=True)

# 替换空值
df.fillna(0, inplace=True)

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

3. 重命名列名：

df.rename(columns={"old_name": "new_name"}, inplace=True)

4. 格式转换：

# 转换日期格式
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format="%Y-%m-%d")

# 转换数据类型
df["column"] = df["column"].astype(float)

5. 筛选和排序：

# 筛选
df = df[df["column"] > 0]

# 排序
df.sort_values("column", ascending=False, inplace=True)

6. 导出Excel文件：

df.to_excel("cleaned_data.xlsx", index=False)

以上是一些基本的数据清洗步骤，具体处理方法根据实际情况而定。