如何将shuju.csv里面的数据清洗干净

要清洗shuju.csv里面的数据，你可以按照以下步骤进行：

1. 打开shuju.csv文件，查看数据的格式和内容，确定需要清洗的数据列。

2. 使用Python的pandas库读取csv文件，将数据读入到一个pandas DataFrame中。

3. 对于每个需要清洗的数据列，使用pandas提供的函数进行数据清洗，例如：

a. 删除重复值：使用drop_duplicates()函数删除重复的行。

b. 删除缺失值：使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。

c. 格式转换：使用astype()函数将列的数据类型转换为正确的类型。

d. 数据修正：使用replace()函数修正错误的数据。

4. 将清洗后的数据保存到一个新的csv文件中，以备后续使用。

以下是一个示例代码，演示如何使用pandas进行数据清洗：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('shuju.csv')

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 格式转换
df['age'] = df['age'].astype(int)

# 数据修正
df['gender'].replace('M', 'Male', inplace=True)

# 保存到新文件
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

执行以上代码后，清洗后的数据将保存在cleaned_data.csv文件中。