与本机CSV文件相比，来自Web的Pandas数据框未正确显示

import pandas as pd

# 假设url是数据的来源
url = 'http://example.com/data.csv'
df = pd.read_csv(url)

# 清理列名
df.columns = df.columns.str.strip().str.replace(' ', '_').str.lower()

# 查看数据框的前几行
print(df.head())

df = pd.read_csv(url, encoding='utf-8')  # 尝试不同的编码，如'latin1', 'ISO-8859-1'

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

# 填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)  # 或者使用其他合适的填充方法

# 指定特定列的数据类型
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
df['numeric_column'] = pd.to_numeric(df['numeric_column'], errors='coerce')

df = pd.read_csv(url, sep='\t')  # 如果数据是用制表符分隔的

import pandas as pd

url = 'http://example.com/data.csv'
df = pd.read_csv(url, encoding='utf-8', sep=',')

# 清理列名
df.columns = df.columns.str.strip().str.replace(' ', '_').str.lower()

# 检查并处理缺失值
print(df.isnull().sum())
df.fillna(0, inplace=True)

# 指定特定列的数据类型
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
df['numeric_column'] = pd.to_numeric(df['numeric_column'], errors='coerce')

# 查看清洗后的数据框
print(df.head())