给出一个案例的具体代码

好的，这里是一个简单的Python示例，使用pandas库进行数据清洗，通常在舆情分析中，可能会遇到社交媒体数据，如Twitter的Tweets，包含用户ID、文本内容和时间戳等字段：

import pandas as pd
import requests

# 假设我们有一个Twitter API的搜索URL
search_url = "https://api.twitter.com/1.1/search/tweets.json?q=关键词&result_type=recent"

# 获取API数据
response = requests.get(search_url, auth=(your_consumer_key, your_consumer_secret))  # 需要替换为你自己的API密钥
tweets_df = pd.DataFrame(response.json()['statuses'])

# 数据清洗：
# 去除不需要的列
tweets_df = tweets_df[['created_at', 'text']]

# 转换时间戳为日期格式
tweets_df['created_at'] = pd.to_datetime(tweets_df['created_at'])

# 删除缺失值
tweets_df.dropna(inplace=True)

# 情感分析可以使用TextBlob库
from textblob import TextBlob
tweets_df['sentiment'] = tweets_df['text'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity)

在这个例子中，我们首先通过Twitter API获取最近的搜索结果，然后将数据存储为DataFrame格式。接着进行一些基础的清洗工作，如去除无关列、转换时间戳并删除缺失值。最后对每条推文进行情感分析，并添加一个新的'sentiment'列，记录每个推文的情感极性。