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。