python数据清洗txt

可以使用Python进行数据清洗，根据提供的引用内容，有两种处理方法。

方法一是使用原生Python进行处理。首先，可以使用read_file函数读取txt文件，并将数据存储在列表中。然后，使用一个新的列表new_ss来存储去重后的数据，通过判断数据是否在new_ss中进行去重。最后，将去重后的数据写入新的文件newfile.txt中。这样就完成了数据清洗的过程。

方法二是使用pandas库进行处理。首先，使用read_csv或者read_table函数读取txt文件，并进行格式化处理，去除行前和行末的空格。然后，使用split函数对数据进行分割，将每行数据分割为单个元素。最后，将转换后的数据存储在DataFrame类型中，可以方便地进行后续处理。

这两种方法都可以实现对非格式化的txt文件进行数据清洗，选择哪种方法可以根据具体情况和个人喜好进行选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python数据清洗：从文件读取数据行并去重](https://blog.csdn.net/zhangphil/article/details/89436657)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [数据清洗，Python读取txt数据，txt数据分隔符处理](https://blog.csdn.net/eyexin2018/article/details/123323703)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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