python读取一个csv文件，里面是共享单车的数据，列包含有bike_id，date_time, lock_status,以及车辆的经纬度，现在需要根据date_time剔除缺失数据，要求date_time列的数据必须严格按照yyyy/mm/dd hh:mm的格式，否则剔除该数据

好的，这是一个数据清洗的问题，你可以使用 pandas 库来读取 csv 文件，并对数据进行处理。

假设你的 csv 文件名为 bike_data.csv，可以使用以下代码来读取数据：

import pandas as pd

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

# 查看数据的基本情况
print(df.head())

接下来，你需要对 date_time 列进行处理，将不符合要求的数据进行剔除。可以使用 pandas 的 `to_datetime` 函数将字符串转换为日期格式，并通过参数 `errors='coerce'` 来将不符合要求的数据转换为缺失值。

# 将 date_time 列转换为日期格式
df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time'], format='%Y/%m/%d %H:%M', errors='coerce')

# 剔除缺失数据
df.dropna(subset=['date_time'], inplace=True)

# 查看处理后的数据
print(df.head())

上面的代码中，`format='%Y/%m/%d %H:%M'` 表示将字符串转换为日期格式时，要求严格按照 yyyy/mm/dd hh:mm 的格式，否则会被转换为缺失值。`dropna(subset=['date_time'], inplace=True)` 表示剔除 date_time 列中的缺失数据。

最后，你可以将处理后的数据保存为新的 csv 文件：

# 将处理后的数据保存为新的 csv 文件
df.to_csv('new_bike_data.csv', index=False)

这样就完成了对共享单车数据的清洗。