python读取csv文件之后进行数据清洗，再对数据不同异常值进行不同的修改代码示例

好的，下面是一个简单的示例代码，假设我们要读取一个名为 `data.csv` 的 csv 文件：

import pandas as pd

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

# 数据清洗
# 去除缺失值
df = df.dropna()
# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 处理异常值
# 小于0的值替换为0
df.loc[df['col1'] < 0, 'col1'] = 0
# 大于100的值替换为100
df.loc[df['col2'] > 100, 'col2'] = 100
# 将字符串类型的数字转换为浮点型
df['col3'] = df['col3'].astype(float)

# 保存处理后的数据到新的csv文件
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

其中，`col1`、`col2`、`col3` 分别表示 csv 文件中的不同列，可以根据实际情况进行修改。在处理异常值时，我们使用了 `loc` 方法来定位需要修改的数据行和列，并使用赋值操作来修改值。最后，我们使用 `to_csv` 方法将处理后的数据保存到一个新的 csv 文件中。

相关问题

python读取csv文件之后进行数据清洗，并对异常值进行不同修改代码示例

好的，以下是一个简单的示例代码，可以读取csv文件，对数据进行清洗，并对异常值进行不同修改：

import pandas as pd

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

# 数据清洗
# 将空值替换为0
data.fillna(0, inplace=True)

# 将负数替换为0
data[data < 0] = 0

# 将大于100的数替换为100
data[data > 100] = 100

# 保存清洗后的数据到新文件
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

这个示例代码中，我们使用了pandas库来读取csv文件，并对数据进行清洗。具体来说，我们将空值替换为0，将负数替换为0，将大于100的数替换为100。最后，我们将清洗后的数据保存到一个新文件中。

python读取csv文件之后进行数据清洗，并对异常值进行修改代码示例

以下是一个使用Python读取CSV文件并进行数据清洗和处理，同时对异常值进行修改的示例代码：

import pandas as pd

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

# 删除重复行
data = data.drop_duplicates()

# 删除缺失值
data = data.dropna()

# 修改异常值
data['age'] = data['age'].apply(lambda x: x if x >= 18 and x <= 100 else 18)

# 保存处理后的数据为CSV文件
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

这个示例代码读取名为"data.csv"的CSV文件，然后进行一些数据清洗和处理，例如删除重复行、删除缺失值等。同时，对年龄列中小于18岁或大于100岁的异常值进行修改，将其修改为18岁。最后，将处理后的数据保存为名为"processed_data.csv"的CSV文件。