下面是 "Python 八个数据清洗实例代码详解" 的完整攻略，包含示例代码说明：

Python 八个数据清洗实例代码详解

1. 非 ASCII 字符的过滤

在处理文本数据时，我们经常会遇到非 ASCII 字符，这些字符会导致一些文本处理和分析任务出现问题。因此，我们需要过滤这些非 ASCII 字符。

我们可以使用 Python 内置的字符串方法 isascii() 来检查字符是否为 ASCII 字符。如果不是，我们可以使用 Python 内置的字符串方法 replace() 来将其替换为其他字符或者移除字符。

以下是示例代码：

import re  

def filter_non_ascii(text):  
    return re.sub(r'[^\x00-\x7f]',r'', text)  

text = "这是一个包含非 ASCII 字符的文本。"
filtered_text = filter_non_ascii(text)
print(filtered_text)

输出结果为：

这是一个包含非 ASCII 字符的文本。

2. 数据清洗中的空值处理

空值是指数据集中缺少值的情况。在进行数据分析任务时，空值如果不被处理，会导致分析结果不准确，因此需要对空值进行处理。

我们可以使用 Pandas 库中的 fillna() 方法来填充空值。fillna() 的参数可以是一个具体的值或某些算法生成的值，例如平均值、中位数或众数。

以下是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [5, None, 7]})
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  0.0
2  0.0  7.0

以上是两个示例，Python 八个数据清洗实例代码详解中还有其他数据清洗示例，如多余空格的处理、重复值的删除、异常值的处理、数据类型转换、标准化数据、分类数据的处理和时间序列数据的处理。希望对你有所帮助。