如何在仙桃黄 shutil 中实现数据清洗?

如何在仙桃黄 shutil 中实现数据清洗?

步骤:

  1. 导入必要的库
import shutil
import pandas as pd
  1. 获取源文件路径
source_path = "source_file.csv"
  1. 创建目标文件夹
target_path = "target_folder"
os.makedirs(target_path, exist_ok=True)
  1. 读取源文件
source_df = pd.read_csv(source_path)
  1. 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
  1. 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 daskspark
  • 可以使用 tqdm 或其他进度条来监控数据清洗进度。
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