如何在仙桃黄 shutil 中实现数据清洗
步骤：
- 导入必要的库
import shutil import pandas as pd - 获取源文件路径
source_path = source_file.csv - 创建目标文件夹
target_path = target_folder os.makedirs(target_path, exist_ok=True) - 读取源文件
source_df = pd.read_csv(source_path) - 清洗数据
- 数据转换
- 转换数据类型
- 删除无效数据
- 标准化数据
- 数据筛选
- 根据特定条件筛选数据
- 排序数据
- 写入清洗后的数据
target_df.to_csv(os.path.join(target_path, cleaned_data.csv), index=False) 示例代码：
import shutil import pandas as pd # 获取源文件路径 source_path = source_file.csv # 创建目标文件夹 target_path = target_folder os.makedirs(target_path, exist_ok=True) # 读取源文件 source_df = pd.read_csv(source_path) # 数据清洗 source_df[date] = pd.to_datetime(source_df[date]) # 转换数据类型 # 写入清洗后的数据 target_df.to_csv(os.path.join(target_path, cleaned_data.csv), index=False) 注意：
- 可以根据需要修改数据清洗步骤。
- 可以使用其他数据清洗库，例如
dask或spark。 - 可以使用
tqdm或其他进度条来监控数据清洗进度。