用python代码实现以最大评论数（reviews_max）作为检索依据，通过函数对googleplaystore.csv进行数据清洗（同一应用仅保留评论数最大的版本）文件的路径在E/大作业、大作业 中

好的，以下是实现你要求的代码：

import pandas as pd

def clean_google_playstore_data(file_path):
    # 读取csv文件
    data = pd.read_csv(file_path)
    
    # 根据应用名称（App）和最大评论数（Reviews）进行去重
    data.drop_duplicates(subset=['App', 'Reviews'], keep='last', inplace=True)
    
    # 保存清洗后的数据到新文件
    cleaned_file_path = file_path.replace('.csv', '_cleaned.csv')
    data.to_csv(cleaned_file_path, index=False)
    
    print(f"数据清洗完成！清洗后的数据已保存到文件 {cleaned_file_path}")

# 调用函数进行数据清洗
file_path = "E:/大作业/googleplaystore.csv"
clean_google_playstore_data(file_path)

请将代码保存为一个.py文件，然后将 "E:/大作业/googleplaystore.csv" 替换为你自己的csv文件路径，最后运行代码即可完成数据清洗。在清洗完成后，会在同一路径下生成一个新的csv文件，文件名为 "googleplaystore_cleaned.csv"。

相关问题

用python代码实现以最大评论数（reviews_max）作为检索依据，通过函数对googleplaystore.csv进行数据清洗（同一应用仅保留评论数最大的版本）

好的，可以使用pandas库来完成这个任务。以下是代码实现：

import pandas as pd

def clean_google_playstore(filename):
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv(filename)

    # 按应用名称分组，并保留评论数最大的版本
    df = df.sort_values('Reviews', ascending=False).drop_duplicates('App').reset_index(drop=True)

    # 返回清洗后的数据
    return df

使用方法：

df_cleaned = clean_google_playstore('googleplaystore.csv')

注意，这个函数会返回一个新的DataFrame，原文件并不会被修改。如果需要修改原文件，请使用`inplace=True`参数。

最大评论数（reviews_max）作为检索依据，通过函数对googleplaystore.csv进行数据清洗

可以使用Python的Pandas库进行数据清洗，具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('googleplaystore.csv')

# 删除重复行
df.drop_duplicates(subset='App', inplace=True)

# 将reviews_max列转换为整数类型
df['reviews_max'] = pd.to_numeric(df['reviews_max'], errors='coerce')

# 删除reviews_max列为NaN的行
df.dropna(subset=['reviews_max'], inplace=True)

# 按照reviews_max列进行降序排序
df.sort_values(by='reviews_max', ascending=False, inplace=True)

# 重置索引
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 输出清洗后的结果
print(df)

这段代码会读取googleplaystore.csv文件，删除重复行，并将reviews_max列转换为整数类型。然后删除reviews_max列为NaN的行，并按照reviews_max列进行降序排序。最后输出清洗后的结果。