python进行数据清洗的代码怎么写

数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除重复值、缺失值处理、异常值处理等操作。下面是一些常见的数据清洗操作的示例代码：

1. 去除重复值：

df = df.drop_duplicates()

2. 缺失值处理：

• 删除含有缺失值的行：

df = df.dropna()

• 填充缺失值为指定值：

df = df.fillna(value)

• 插值填充缺失值：

df = df.interpolate()

3. 异常值处理：

• 根据标准差删除异常值：

df = df[np.abs(df['column'] - df['column'].mean()) <= (3 * df['column'].std())]

• 根据箱线图删除异常值：

q1 = df['column'].quantile(0.25)
q3 = df['column'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
df = df[(df['column'] >= q1 - 1.5 * iqr) & (df['column'] <= q3 + 1.5 * iqr)]

以上代码只是示例，具体的数据清洗操作需要根据具体的数据情况进行调整和扩展。