mport pandas as pd def clean(): #********** Begin *********# #********** End **********# def main(): print(clean())

以下是使用read_csv()读取两个csv文件中的数据，将两个数据集合并，将索引设为Ladder列，并将缺失值填充为0的代码：

import pandas as pd

def task1():
    df1 = pd.read_csv("step1/data.csv")
    df2 = pd.read_csv("step1/data1.csv")
    result = pd.concat([df1, df2], axis=1).set_index("Ladder").fillna(0)
    return result

如果你想要安装pandas库，可以使用以下命令：

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

以下是clean()函数的代码：

import pandas as pd

def clean():
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv("data.csv")
    # 删除重复行
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    # 将Gender列中的male替换为M，将female替换为F
    df["Gender"].replace({"male": "M", "female": "F"}, inplace=True)
    # 将Age列中的缺失值填充为平均值
    df["Age"].fillna(df["Age"].mean(), inplace=True)
    # 将Salary列中的缺失值填充为0
    df["Salary"].fillna(0, inplace=True)
    # 将数据按照Salary列进行降序排序
    df.sort_values(by="Salary", ascending=False, inplace=True)
    # 将数据的索引重置为从0开始的递增整数
    df.reset_index(drop=True, inplace=True)
    return df