Чтобы исправить беспорядочные столбцы в наборе данных, вы можете использовать несколько методов в зависимости от конкретных проблем, с которыми вы столкнулись. Вот некоторые распространенные приемы с примерами кода:

1. Удаление начальных/конечных пробелов.
   Этот метод удаляет все начальные и конечные пробелы в значениях столбцов.

df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()

2. Удаление специальных символов.
   Этот метод удаляет специальные символы из значений столбца, например знаки препинания или символы.

import re
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: re.sub('[^\w\s]', '', x))

3. Обработка пропущенных значений.
   Этот метод предназначен для обработки пропущенных значений в столбцах. Вы можете удалить строки с пропущенными значениями или заполнить их соответствующими значениями.

# Removing rows with missing values
df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)
# Filling missing values with a specific value
df['column_name'].fillna('N/A', inplace=True)

4. Стандартизация регистра текста.
   Этот метод обеспечивает единообразие регистра текста во всех значениях столбцов, например, преобразование всего текста в нижний или верхний регистр.

df['column_name'] = df['column_name'].str.lower()

5. Разделение столбцов.
   Этот метод разбивает беспорядочный столбец на несколько столбцов на основе разделителя. Например, если у вас есть столбец с полными именами (имя и фамилия), вы можете разделить его на отдельные столбцы.

df[['first_name', 'last_name']] = df['full_name'].str.split(' ', 1, expand=True)

6. Замена значений.
   Этот метод заменяет определенные значения в столбце нужными значениями.

df['column_name'] = df['column_name'].replace('old_value', 'new_value')

7. Преобразование типов данных.
   Этот метод преобразует тип данных столбца в соответствующий формат. Например, преобразование строкового столбца в числовой тип.

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

8. Удаление дубликатов.
   Этот метод удаляет повторяющиеся значения из столбца, сохраняя только уникальные значения.

df['column_name'].drop_duplicates(inplace=True)