8 Python数据清洗代码可用

无论你是否认同，数据清洗确实并非一项轻松的工作，多数情况下这项任务既费时又枯燥，但其重要性却不容忽视。

倘若你曾亲身经历过数据清洗的流程，便能理解我所言之意。也正是出于这一原因，我才撰写本文——旨在帮助读者更高效地完成数据清洗工作。

实际上，在不久前我注意到，在数据清洗过程中存在一些具有相似特征的数据模式。自那时起，我开始着手整理并汇编了一些数据清洗相关的代码（详见下文），我认为这些代码同样适用于其他常见的情形。

鉴于这些常见情形涉及多种类型的数据集，因此本文的重点在于展示并解析这些代码能够实现哪些功能，以便读者在实际应用中更加便捷地加以利用。

一如既往，如需获取源码及资料，请添加峮领取：810735403

数据清洗代码封装与直接应用

1. 移除多个数据列

 def drop_multiple_col(col_names_list, df): 

    
     '''
    
     AIM    -> Drop multiple columns based on their column names 
    
   5.     INPUT  -> List of column names, df
    
   7.     OUTPUT -> updated df with dropped columns