如何用Python编写长尾词数据清洗的实例代码？

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目录+数据读取与写入+CSV+TXT+数据清洗+时间处理+数据聚合+批量操作+数据合并+缺失值+横纵向数据转换+其他+数据读取与写入+CSV+针对CSV格式的数据，最简单的一种方法是使用pandas。

目录

• 数据读入与写出
• csv
• txt
• 数据清洗
• 时间处理
• 数据聚合
• 批量操作
• 数据合并
• 缺失值
• 横向数据与纵向数据转换
• 其他

数据读入与写出

csv

针对csv格式的数据，最简单的一种方法是用pandas中的read_csv方法，具体代码如下。其中第一个参数为待读入数据的路径，一个实用小技巧为./表示当前文件夹，../表示上层文件夹。这样如果待读入文件与代码文件在同一个文件夹下，可以节省掉很多层文件路径的输入。另外两个我较常用的参数为encoding和sep，其中encoding可指定数据UTF编码，sep为指定数据分隔符，默认为,，但我经常遇到以\t为分隔符的数据。