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。