使用Python整理数据库通常涉及以下步骤：
导入必要的库
import pandas as pdimport numpy as np
加载数据
从CSV文件加载数据df = pd.read_csv（'path_to_your_file.csv'）
查看数据信息
浏览数据信息print（df.head（））
处理缺失值
查找缺失值print（df.isnull（）.sum（））滤除缺失值df = df.dropna（） 默认丢弃任何含有缺失值的行或者df = df.dropna（how='all'） 只丢弃全为NA的那些行或者df = df.dropna（axis=1, how='all'） 丢弃列，只要传入axis = 1即可或者df = df.dropna（thresh=3） 只想留下一部分数据，即将含有NA的行删除填充缺失数据df = df.fillna（value） 用特定值填充缺失值
数据清洗
去重df = df.drop_duplicates（）替换缺失值df = df.fillna（value） 用特定值填充缺失值
数据排序
按某一列排序数据框df_sorted = df.sort_values（'column_name'）
数据筛选
筛选出满足条件的行df_filtered = df[df['column_name'] > value]
添加新列
添加新的列到数据框df['new_column_name'] = new_values
删除列或行
删除某一列df_drop_column = df.drop（'column_name', axis=1）删除某一行的数据df_drop_row = df.drop（index, axis=0）
数据可视化（可选）：
import matplotlib.pyplot as plt绘制图表df.plot（）plt.show（）
以上步骤可以帮助你使用Python进行基本的数据整理工作。根据具体需求，你可能需要使用更高级的功能，如数据聚合、分组、透视表等。