jupyter notebook 数据清洗

在Jupyter Notebook中进行数据清洗可以使用pandas库。下面是一个简单的示例：

首先，确保你已经安装了pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，在Jupyter Notebook中导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，读取数据文件。假设你有一个名为data.csv的数据文件，可以使用以下代码读取：

data = pd.read_csv('data.csv')

然后，可以使用pandas库提供的各种函数和方法进行数据清洗。例如，你可以使用dropna()函数删除包含缺失值的行：

data = data.dropna()

还可以使用fillna()函数填充缺失值，使用replace()函数替换特定的值，使用drop_duplicates()函数删除重复的行等等。

最后，你可以使用to_csv()函数将清洗后的数据保存到新的文件中：

data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

这只是一个简单的示例，实际的数据清洗过程可能更加复杂，具体的操作取决于你的数据和需求。