推荐一个用python 写的数据清理转换框架

我可以为您推荐Python中使用广泛的数据清理和转换框架 - `pandas`。

`pandas` 是一个强大的数据处理库，它提供了各种工具来处理和操作大型数据集。它支持多种数据格式，包括 CSV、Excel、SQL 数据库等，并且可以处理缺失值、重复值、异常值等。

使用 `pandas`，您可以轻松地完成数据清洗、转换、合并、分组、过滤、排序等任务。此外，它还提供了强大的可视化功能，可以帮助您更好地理解和分析数据。

下面是一个简单的示例，演示如何使用 `pandas` 加载数据、清理数据、转换数据和保存数据：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 清理数据
data = data.drop_duplicates()
data = data.dropna()

# 转换数据
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')
data['sales'] = data['sales'] * 1000

# 保存数据
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用 `read_csv` 函数加载数据，然后使用 `drop_duplicates` 和 `dropna` 函数清理数据，接着使用 `to_datetime` 函数将日期列转换为日期时间类型，最后使用 `to_csv` 函数保存清理后的数据。

希望这个框架对您有所帮助！