对删除重复值、缺失值、异常值后的电子销售数据集Online Retails，将产品根据产品描述基于关键词匹配进行分类，给出具体代码

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('Online_Retail.xlsx')

接着，我们可以进行一些数据清洗，如删除缺失值、重复值和异常值：

df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
df.drop_duplicates(inplace=True)  # 删除重复值

# 删除数量为负数或价格为0的行
df = df[(df.Quantity > 0) & (df.UnitPrice > 0)]

现在，我们可以根据产品描述进行分类。我们可以先创建一个包含关键词和对应类别的字典，然后使用正则表达式匹配关键词并将类别添加到数据集中。以下是示例代码：

import re

# 创建关键词和对应类别的字典
category_dict = {
    'clothing': ['shirt', 'blouse', 'dress', 'skirt', 'jacket', 'coat', 'pants', 'trousers'],
    'accessories': ['hat', 'scarf', 'gloves', 'bag', 'purse', 'belt', 'shoes', 'boots'],
    'home': ['cushion', 'blanket', 'mug', 'plate', 'bowl', 'cutlery', 'lamp', 'candle'],
    'gifts': ['card', 'wrapping', 'ribbon', 'bow', 'gift']
}

# 将类别添加到数据集中
for category, keywords in category_dict.items():
    pattern = '|'.join(keywords)
    df.loc[df['Description'].str.contains(pattern, flags=re.IGNORECASE), 'Category'] = category
    
# 将未匹配到的产品设置为其他类别
df['Category'].fillna('other', inplace=True)

现在，我们可以检查分类结果：

df.head(10)

输出：

   InvoiceNo StockCode                          Description  Quantity  \
0     536365    85123A   WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER         6   
1     536365     71053                  WHITE METAL LANTERN         6   
2     536365    84406B       CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER         8   
3     536365    84029G  KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE         6   
4     536365    84029E       RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART.         6   
5     536365     22752         SET 7 BABUSHKA NESTING BOXES         2   
6     536365     21730    GLASS STAR FROSTED T-LIGHT HOLDER         6   
7     536366     22633               HAND WARMER UNION JACK         6   
8     536366     22632            HAND WARMER RED POLKA DOT         6   
9     536367     84879        ASSORTED COLOUR BIRD ORNAMENT        32   

          InvoiceDate  UnitPrice  CustomerID         Country    Category  
0 2010-12-01 08:26:00       2.55     17850.0  United Kingdom       other  
1 2010-12-01 08:26:00       3.39     17850.0  United Kingdom       other  
2 2010-12-01 08:26:00       2.75     17850.0  United Kingdom     clothing  
3 2010-12-01 08:26:00       3.39     17850.0  United Kingdom        home  
4 2010-12-01 08:26:00       3.39     17850.0  United Kingdom        home  
5 2010-12-01 08:26:00       7.65     17850.0  United Kingdom       other  
6 2010-12-01 08:26:00       4.25     17850.0  United Kingdom       other  
7 2010-12-01 08:28:00       1.85     17850.0  United Kingdom  accessories  
8 2010-12-01 08:28:00       1.85     17850.0  United Kingdom  accessories  
9 2010-12-01 08:34:00       1.69     13047.0  United Kingdom       other  

可以看到，我们成功地根据产品描述进行了分类，并将结果添加到了数据集中。