chatgpt赋能python：如何用Python进行数据清洗

如何用Python进行数据清洗

在数据分析领域，数据清洗是非常重要的一步，因为原始数据往往包含大量的错误、缺失或者不一致的部分。对于这些“脏”数据，如果不进行清洗和处理，就会影响到后续的分析和建模工作。那么，如何用Python进行数据清洗呢？本文将一一介绍。

1. 导入数据

首先，我们需要导入需要清洗的数据。对于不同格式的数据，Python都提供了相应的库来进行读取。例如，对于CSV格式的数据，我们可以使用Pandas库来进行读取。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

2. 查看数据信息

接下来，我们需要查看数据的基本信息，包括数据的大小、数据类型、缺失值等等。这些信息可以帮助我们对数据进行初步的了解，从而更好地进行清洗和处理。

# 查看数据大小
print('数据大小:', df.shape)

# 查看数据类型
print('数据类型:', df.dtypes)

# 查看缺失值
print('缺失值:',<