1、 处理重复数据drop_duplicates函数
#设定一些重复行数据
df.iloc[1] = [0,0,0,0,0,0,0,0]
df.iloc[3] = [0,0,0,0,0,0,0,0]
df.iloc[5] = [0,0,0,0,0,0,0,0]
df.iloc[7] = [0,0,0,0,0,0,0,0]
df.drop_duplicates(keep=\'first\')#keep=\'first\'只保留第一次出现的重复数据，last相反，只保留最后一次出现的重复数据，其他重复数据不保留
2、处理异常数据
自定义一个10行3列（A，B，C）取值范围为0-1的数据源，然后将C列中的值大于其两倍标准差的异常值进行清洗
from pandas import DataFrame
import numpy as np
df = DataFrame(data=np.random.random(size=(10,3)),columns=[\'A\',\'B\',\'C\'])
df.head(10)
#判定异常值的条件
std_twice = df[\'C\'].std()*2
>>>
0.41596053666447336
# 将存有异常值的行进行删除
df[\'C\'] > std_twice
# 将存有异常值的行数据取出
df.loc[df[\'C\'] > std_twice]
# 获取异常值对应的行索引
indexs = df.loc[df[\'C\'] > std_twice].index
df.drop(labels=indexs,axis=0)
