对csv文件清洗空格，去除其中一行的'钱'字，并且进行重复值处理，缺失值处理

可以使用Python中的pandas库来进行csv文件的清洗和处理。具体步骤如下：

1. 读取csv文件，可以使用pandas中的read_csv函数。

2. 清洗空格，可以使用strip函数。

3. 去除其中一行的'钱'字，可以使用replace函数。

4. 进行重复值处理，可以使用drop_duplicates函数。

5. 缺失值处理，可以使用fillna函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

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

# 去除其中一行的'钱'字
df = df.replace({'钱': ''}, regex=True)

# 进行重复值处理
df = df.drop_duplicates()

# 缺失值处理
df = df.fillna(0)

# 输出处理后的结果
print(df)

注意：以上代码仅供参考，具体处理方式需要根据实际情况进行调整。