pandas数据去重，去空格

可以使用`pandas`库中的`drop_duplicates()`函数和`str.strip()`函数分别实现数据去重和去空格。

假设有一个名为`df`的数据框，其中包含重复记录和空格，可以按照以下步骤进行处理：

1. 去重：使用`drop_duplicates()`函数，去掉所有列中的重复记录，例如：

df = df.drop_duplicates()

2. 去空格：使用`str.strip()`函数，去掉所有列中的空格，例如：

df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)

其中，`apply()`函数可以对所有列进行操作，`lambda`函数可以判断每列的数据类型是否为字符串类型，如果是，则使用`strip()`函数去掉空格，否则保持原样。

注意：以上代码仅供参考，具体实现需要根据具体数据的情况进行调整。

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头歌pandas数据清洗基础

Pandas是Python语言中一种数据处理和分析库，它可以用于数据的清洗、转换、分析和可视化等操作。在实际的数据处理过程中，数据的质量往往会影响到后续的分析和建模结果，因此数据清洗是非常重要的一步。本文将介绍Pandas中常用的数据清洗方法。

1.缺失值处理

数据中可能存在缺失值，缺失值对分析结果的影响很大，因此需要进行处理。Pandas提供了fillna()函数来填充缺失值，可以使用均值、中位数、众数等方法进行填充，也可以使用前向填充、后向填充等方法进行填充。

2.重复值处理

数据中可能存在重复值，重复值会对分析结果产生误导，因此需要进行处理。Pandas提供了drop_duplicates()函数来删除重复值，可以根据指定的列进行去重，也可以根据所有列进行去重。

3.异常值处理

数据中可能存在异常值，异常值会对分析结果产生影响，因此需要进行处理。Pandas提供了clip()函数来处理异常值，可以将大于或小于指定值的数据截断成指定值。

4.字符串处理

数据中可能存在字符串类型的数据，需要进行处理。Pandas提供了str属性来对字符串进行处理，可以使用split()函数来分割字符串，使用strip()函数来去除字符串中的空格等。

5.类型转换

数据中可能存在不同类型的数据，需要进行类型转换。Pandas提供了astype()函数来进行类型转换，可以将字符串转换成数值型、将数值型转换成字符串等。

以上是Pandas中常用的数据清洗方法，通过对数据进行清洗和处理，可以提高数据的质量，进而得到更准确的分析和建模结果。

pandas进行数据清洗

pandas进行数据清洗有多种方法和函数可以使用。首先，你可以使用map函数来删除数据中的空格，例如：data['姓名'] = data['姓名'].map(str.strip)。外，你还可以使用布尔索引来筛选数据，删除空行和去重。另外，你还可以使用转换函数如upper()和lower()来转换数据的大小写，例如：data['拼音'] = data['拼音'].str.upper()。总之，pandas提供了各种功能强大的方法和函数来进行数据清洗。