kettle数据清洗python实例

Kettle（现在称为Pentaho Data Integration，简称KDI）是一个开源的数据集成工具，主要用于数据转换、加载和提取。如果你想要在Python中做数据清洗，虽然Kettle主要是通过图形界面操作，但在Python环境中，你可以借助一些库如pandas或openpyxl等来进行数据清洗。
例如，假设你有如下Python代码片段：

import pandas as pd
加载数据
data = pd.read_csv('input_data.csv')  # 假设是从CSV文件读取
数据清洗示例：
删除缺失值
cleaned_data = data.dropna()  # 删除含有缺失值的行
处理异常值
cleaned_data = cleaned_data[~(cleaned_data['column_name'] > some_threshold)]  # 只保留列 'column_name' 小于某个阈值的记录
格式化日期
cleaned_data['date_column'] = pd.to_datetime(cleaned_data['date_column'])  # 将日期字符串转化为datetime对象
重命名列名
cleaned_data = cleaned_data.rename(columns={'old_name': 'new_name'})
存储清洗后的数据
cleaned_data.to_csv('output_cleaned_data.csv', index=False)  # 导出到新的CSV文件