创建简单的数据清理函数(有条件地删除行，而不使用NA)

创建简单的数据清理函数是指在数据处理过程中，根据特定条件删除行，而不使用NA值。下面是一个示例的数据清理函数的实现：

def data_cleanup(data, condition):
    cleaned_data = []
    for row in data:
        if condition(row):
            cleaned_data.append(row)
    return cleaned_data

在这个函数中，data是输入的数据集，可以是一个二维数组或者一个数据框。condition是一个函数，用于定义删除行的条件。函数遍历数据集中的每一行，如果满足条件，则将该行添加到cleaned_data列表中。最后，返回清理后的数据集。

这个函数可以根据具体的需求进行扩展和定制。下面是一些常见的应用场景和示例：

1. 删除缺失值：可以使用条件lambda row: not any(pd.isnull(row))来删除包含缺失值的行。这里使用了pd.isnull()函数来判断是否存在缺失值。
2. 删除特定值：可以使用条件lambda row: not any(x == '特定值' for x in row)来删除包含特定值的行。这里使用了列表推导式来判断是否存在特定值。
3. 删除重复行：可以使用条件lambda row: row not in cleaned_data来删除重复的行。这里使用了cleaned_data列表来保存已经出现过的行。

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1. 云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎，如MySQL、SQL Server等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb
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