一.准备

手动对于如此庞大的数据量显然不合适，那么，使用python将会非常简单。

观察上图，发现没有景区的一栏没有任何数据，这显然不利于我们对数据的处理，我们利用wsp的查找替换功能，将None的数据随意替换为一个方便区分的数据。

如图这48155处数据就是我们不需要的垃圾数据，接下来我们使用python对其进行清洗。

二.利用csv库，读取我们的待处理列表。

因为我是直接把列表放入了py文件的目录下，所以不需要写路径，如果不是同目录需要，写明路径。

import csv
with open('1.csv',"r") as a:
    reader = csv.reader(a)
    list=[]
    for row in reader:
            list.append(row)

这样，我就成功的把csv里面的数据转换为python对象，并成功的将其存入列表list里面。下面我们输出查看一下list里面是什么内容：

如图，现在我们的list里面是一个二维列表，里面有每一组的数据。
接下来我们观察发现，我们需要区分的景区类别在每一组的第二个位置，也就是类别的第一个下表a[1]。
所以我们写一个循环来遍历这个list，这样就可以在里面的一维列表里面以a[1]来进行筛选我们需要的数据。

三.创建一个新的列表list1=[]

来储存我们筛选之后的数据。

list1=[]
for a in list:
    if a[1] !='无':
        list1.append(a)

我们来看一下list1是不是成功的筛选出来了;

观察发现，现在每组的第二个数据都是A级景点，说明我们已经筛选成功了，现在我们需要把list1列表里面的数据存入一个新的表格文件就完成了我们需求。
使用pandas库将其转换为DataFrame，之后方便我们存入文件。

name=['名称','景区类型','位置','评分','门票','人气','省份']
test = DataFrame(list1, columns=name)
test.to_csv('e:/testcsv.csv',encoding='gbk')

如上图所示，我们的对列表清洗的需求完美的实现了。

四.下面贴出完整代码供大家学习

import csv
import numpy as np
from pandas import DataFrame
with open('1.csv',"r") as a:
    reader = csv.reader(a)
    list=[]
    for row in reader:
        list.append(row)
list1=[]
for a in list:
    if a[1] !='无':
        list1.append(a)
        print(a)
x = np.array(list1, dtype = str)
name=['名称','景区类型','位置','评分','门票','人气','省份']
test = DataFrame(list1, columns=name)
test.to_csv('e:/testcsv.csv',encoding='gbk')