python对全班成绩进行数据清洗（pandas的使用）

对于给定的数据集，进行适当的数据清洗

import pandas as pd
data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80, 80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90, 90],
'Math': [None, 98, 96, 77, 90, 90]}
df = pd.DataFrame(data, index=['zhangfei', 'guanyu', 'zhaoyun', 'huangzhong', 'dianwei', 'dianwei'],
columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
print('构建的数据：\n',df)
#数据清洗
#删除不必要的行
df = df.drop(index=['guanyu'])
print('删除后的新数据：\n',df)
#去重
df = df.drop_duplicates()
print('去重后的新数据：\n',df)
#更改数据格式
df['Math'].astype('str')
#列名重命名
print('检查哪列存在空值：\n',df.isnull().any())
#重命名
df.rename(columns={'English':'yingyu','Math':'shuxue','Chinese':'yuwen'},inplace=True)
print('重命名后的数据：\n',df)
df['sum1'] = df['yingyu']+df['shuxue']+df['yuwen']
print('增加一列总成绩：\n',df)

结果：

构建的数据：
             English  Math  Chinese
zhangfei         65   NaN       66
guanyu           85  98.0       95
zhaoyun          92  96.0       93
huangzhong       88  77.0       90
dianwei          90  90.0       80
dianwei          90  90.0       80
删除后的新数据：
             English  Math  Chinese
zhangfei         65   NaN       66
zhaoyun          92  96.0       93
huangzhong       88  77.0       90
dianwei          90  90.0       80
dianwei          90  90.0       80
去重后的新数据：
             English  Math  Chinese
zhangfei         65   NaN       66
zhaoyun          92  96.0       93
huangzhong       88  77.0       90
dianwei          90  90.0       80
检查哪列存在空值：
 English    False
Math        True
Chinese    False
dtype: bool
重命名后的数据：
             yingyu  shuxue  yuwen
zhangfei        65     NaN     66
zhaoyun         92    96.0     93
huangzhong      88    77.0     90
dianwei         90    90.0     80
增加一列总成绩：
             yingyu  shuxue  yuwen   sum1
zhangfei        65     NaN     66    NaN
zhaoyun         92    96.0     93  281.0
huangzhong      88    77.0     90  255.0
dianwei         90    90.0     80  260.0