数据清洗包括：空值，异常值，重复值，类型转换和数据整合
这里数据清洗需要用到的库是pandas库，下载方式还是在终端运行 ： pip install pandas.
首先我们需要对数据进行读取
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'E:\PYthon\用户价值分析 RFM模型\data.csv')
pd.set_option('display.max_columns', 888) # 大于总列数
pd.set_option('display.width', 1000)
print(data.head())
print(data.info())第3行是对数据进行读取，pandas库里面有读取函数调用即可，csv格式是读取写入速度最快的。
第4，5行是为了读取的实话显示全部的列，是因为很多列的话pycharm会把中间一些列隐藏掉，所以我们这为了他不隐藏就加这两行代码。
第6行是显示表头，我们可以看到有什么字段，列名
第7行是显示表的基本信息，每一列有多少数据，字段是什么类型的数据。非空的数据有多少，所以我们第一步就可以看得到基本那一列有空值了。
空值处理：
data.info()后我们可以看到大部分数据都有541909行，所以我们大致猜到是Description ，CustomerID 列漏结果了
# 空值处理
print(data.isnull().sum()) # 空值中和，查看每一列的空值
# 空值删除
data.drop(columns=['Description'], inplace=True)
print(data.info())data.isnull()判断是否为空。data.isnumll().sum()计算空值数量。
第5行进行空值删除，这里先删除Description列的空值，inplace=True意思是对数据进行修改，如果没有inplace=True，则不对data进行修改，打印数据还是和之前一样，或者重新定义一个变量进行赋值。
由于这一列空值数据比较少，这一列数据对我们数据分析没有那么重要，所以我们选择删除这一整列。
我们这个表是对客户进行筛选的，所以以CustomerID为准，强制删除其他列
# CustomerID有空值
# 删除所有列的空值
data.dropna(inplace=True)
# print(data.info())
print(data.isnull().sum()) # 由于CustomerID为必须字段，所以强制删除其他列，以Custome
rID为准这里我们先对其他字段进行类型转换
类型转换
# 转换为日期类型
data['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(data['InvoiceDate'])
# CustomerID 转换为整型
data['CustomerID'] = data['CustomerID'].astype('int')
print(data.info())以上我们处理了空值，接下来我们处理异常值。
异常值处理：
查看表的基本数据分布可以使用describe
print(data.describe())可以看到数据Quantity 列中最小值为-80995.这列明显有异常值，所以需要对这一列进行异常值筛选。
只需要大于0的值。
data = data[data['Quantity'] > 0]
print(data)打印一下就只有397924行了。
重复值处理：
# 查看重复值
print(data[data.duplicated()])
有5194行重复值，这里的重复值是完全重复的，所以是没用的数据我们可以进行删除。
删除重复值：
# 删除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)
print(data.info())删除后对原来的表进行保存，再去查看一下表的基本信息
现在还剩下392730条数据。数据到这一步就完成了数据清洗。空值，异常值，重复值，类型转换。后面一篇文章是对数据进行分析。
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