pandas数据清洗常用方法

pandas是一个非常强大的数据处理库，提供了许多用于数据清洗的方法。以下是一些常用的pandas数据清洗方法：

1. 缺失值处理：使用`dropna()`方法或`fillna()`方法处理缺失值。

2. 重复值处理：使用`duplicated()`方法或`drop_duplicates()`方法处理重复值。

3. 数据类型转换：使用`astype()`方法将一列数据转换为指定的数据类型。

4. 字符串处理：使用`str`属性中的方法处理字符串数据，例如`strip()`、`replace()`、`split()`等。

5. 列名重命名：使用`rename()`方法将列名重命名。

6. 数据合并：使用`merge()`方法将两个数据集合并成一个。

7. 数据透视表：使用`pivot_table()`方法生成透视表。

8. 数据分组：使用`groupby()`方法将数据按照指定的列分组。

9. 数据排序：使用`sort_values()`方法将数据按照指定的列排序。

以上是一些常用的pandas数据清洗方法，当然还有许多其他方法可以用于数据清洗。