jupyter数据清洗代码

以下是一个使用Jupyter进行数据清洗的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 对数据进行清洗操作
# 在此以分割SexuponOutcome列为例
data\['animal_gender'\] = data\['SexuponOutcome'\].str.split(' ').str\[1\]
data\['check_intact'\] = data\['SexuponOutcome'\].str.split(' ').str\[0\]

# 输出清洗后的数据
data.head()

这段代码使用了Pandas库来读取数据集，并对数据进行清洗操作。其中，通过使用`str.split()`函数将SexuponOutcome列按空格进行分割，提取出性别和是否被阉割的信息，并创建了两个新的特征animal_gender和check_intact。最后，通过`data.head()`函数输出清洗后的数据。\[3\]

请注意，这只是一个示例代码，实际的数据清洗操作可能会根据具体的数据集和需求而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [二手房网站信息数据分析、数据可视化-基于python的crawl，jupyter notebook进行数据清洗和可视化。](https://blog.csdn.net/xxxli_/article/details/118791983)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [数据清洗](https://blog.csdn.net/sinat_41754972/article/details/108350693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]