怎么分开字符串化的json数据，对数据集进行数据清洗

将字符串化的JSON数据分开并进行数据清洗通常涉及以下几个步骤：

1. 解析JSON：首先，你需要将JSON字符串转换成JSON对象或数据结构，可以使用Python的`json.loads()`函数，JavaScript的`JSON.parse()`，或者对应语言的数据解析库。

import json
data_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(data_string)

2. 分割数据：如果JSON数据包含嵌套的对象或数组，你可以遍历这个结构，将其拆分成单独的键值对或元素。对于简单对象，直接访问键即可；对于列表，可以循环处理每个元素。

keys = data.keys()   # 获取所有键
values = data.values()   # 获取所有值

# 对于复杂的嵌套情况
nested_data = data['nested']
for key, value in nested_data.items():
    # 处理key和value

3. 数据清洗：
- **去除空值**：检查并移除那些值为None、空字符串、NaN或空列表等无意义的值。
- **规范化数据类型**：将非数字的字符串转换为适当的数据类型（如日期、布尔值等），如果必要的话。
- **统一格式**：标准化文本格式，例如大小写、特殊字符替换等。
- **删除重复项**：如果是列表，可能需要去重。

data = {k: v for k, v in data.items() if v is not None}

4. 数据保存：清洗后的数据可以根据需求存储到文件、数据库或其他数据结构中。

完成上述操作后，你便得到了已清理和分开的数据集。