python数据清洗代码

数据清洗是数据分析的一个重要步骤，通过清洗数据可以使得数据更加干净、准确，方便后续的数据分析工作。下面提供一些Python数据清洗的代码示例：

1. 删除重复行

df.drop_duplicates(inplace=True)

2. 删除空值行

df.dropna(inplace=True)

3. 替换空值

df.fillna(value, inplace=True)

4. 转换数据类型

df['col_name'] = df['col_name'].astype('data_type')

5. 去除字符串前后空格

df['col_name'] = df['col_name'].str.strip()

6. 去除特殊字符

df['col_name'] = df['col_name'].str.replace('[^A-Za-z0-9]+', '')

7. 修改列名

df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

8. 合并列

df['new_col'] = df['col1'].astype(str) + df['col2'].astype(str)

9. 前向填充空值

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

10. 后向填充空值

df.fillna(method='bfill', inplace=True)