数据清洗的方法：一、数据预处理；二、数据去重；三、数据过滤；四、数据转换；五、数据清洗；六、数据保存。在进行数据清洗之前，我们需要对爬取到的数据进行预处理。这包括对数据进行去重、排序、过滤和转换等操作。常用的数据预处理库包括Pandas和NumPy等。
一、数据预处理
在进行数据清洗之前，我们需要对爬取到的数据进行预处理。这包括对数据进行去重、排序、过滤和转换等操作。常用的数据预处理库包括Pandas和NumPy等。
二、数据去重
在进行数据清洗时，我们通常需要对数据进行去重操作，以避免在后续处理中出现重复数据。在Python中，我们可以使用Pandas库中的drop_duplicates()方法来进行数据去重操作。
三、数据过滤
数据过滤是指根据特定条件筛选出需要的数据，通常使用的方法包括条件过滤和索引过滤。在Python中，我们可以使用Pandas库中的query()和loc()方法来进行数据过滤操作。
四、数据转换
数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，通常使用的方法包括类型转换和数据重塑。在Python中，我们可以使用Pandas库中的astype()和reshape()方法来进行数据转换操作。
五、数据清洗
数据清洗是指剔除无效数据、修复错误数据，并对数据进行格式转换等操作。常见的数据清洗操作包括缺失值处理、异常值处理、字符串处理和日期时间处理等。在Python中，我们可以使用Pandas库和正则表达式等工具来进行数据清洗操作。
六、数据保存
在进行数据清洗后，我们需要将清洗后的数据保存到文件或数据库中，以便后续分析使用。在Python中，我们可以使用Pandas库中的to_csv()和to_sql()方法来进行数据保存操作。
延伸阅读：
什么是Python？
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C＋＋（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
文章标题：怎么把python爬到的数据进行数据清洗，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/53644
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