pandas清洗数据

Pandas是一个流行的Python数据处理库，它提供了许多方便的函数和工具来清洗和处理数据。以下是使用Pandas清洗数据的一些常见操作：

1. 数据去重：使用drop_duplicates()函数可以去除重复的行。

2. 缺失值处理：使用fillna()函数可以填充缺失值，使用dropna()函数可以删除缺失值所在的行或列。

3. 数据类型转换：使用astype()函数可以将数据类型转换为指定类型。

4. 列名称修改：使用rename()函数可以修改列名称。

5. 数据排序：使用sort_values()函数可以按照指定的列排序。

6. 数据筛选：使用loc[]和iloc[]函数可以根据条件筛选数据。

7. 数据分组：使用groupby()函数可以按照指定的列进行分组，并对每组进行汇总。

以上是Pandas常见的数据清洗操作，您可以根据具体需求选择合适的方法。如果您有具体问题，欢迎提出。