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  # 数据清洗，过滤掉不符合规则的数据
  
  import pandas as pd
  
  datafile = '../data/air_data.csv'  # 航空原始数据,第一行为属性标签
  cleanedfile = '../tmp/data_cleaned.csv'  # 数据清洗后保存的文件
  
  # 读取原始数据，指定UTF-8编码（需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码）
  data = pd.read_csv(datafile, encoding='utf-8')
  
  data = data[data['SUM_YR_1'].notnull() * data['SUM_YR_2'].notnull()
              ]  # 票价非空值才保留
  
  # 只保留票价非零的，或者平均折扣率与总飞行公里数同时为0的记录。
  index1 = data['SUM_YR_1'] != 0
  index2 = data['SUM_YR_2'] != 0
  index3 = (data['SEG_KM_SUM'] == 0) & (data['avg_discount'] == 0)  # 该规则是“与”
  data = data[index1 | index2 | index3]  # 该规则是“或”
  
  data.to_excel(cleanedfile)  # 导出结果
  