如何实现python的数据表清洗？

并不是我们写完的每一个代码块，或者是字符串都是全部直接可以拿去用的，因为很多的代码块的整合，总是会碰到，链接处的删除或者整改，还有些重复性的内容也需要去查找出来，然后在进行处理，这样的一系列流程就是语言中的数据表的清洗，清洗是非常重要的，要求去除累赘，这样对整个代码的贴合也有巨大的作用。

常见的数据表清晰内容如下：

删除空值的行

df.dropna(how='any')

填充空值

df.fillna(value=0)

对 NA 进行填充

df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean())

清除字符空格

df['column_name']=df['column_name'].map(str.strip)

更改数据格式

df['column_name'].astype('int')

以上就是常见的数据表清理内容了，大家如果在完成代码后，觉得运行速度或者担心有不需要用到的代码内容，就可以使用以上这些方式实现了哦~好啦，更多学习内容，尽在python学习网。