【pandas库CSV文件数据清洗处理】商场会员信息数据存在数据不完整（如“出生日期”、“登记时间”列中存在缺失值或不符合实际），将错误数据删除并保存并将会员按年龄分类统计人数的Python程序

程序解决问题描述如下：某商场2015年1月1日到2018年1月3日的会员信息数据作为原始数据集，文件为csv文件格式数据中有些数据存在数据不完整，逻辑有误的问题，需要在Python中进行清洗，利用pandas库处理CSV文件格式的数据十分方便。在“出生日期”、“性别”、“登记时间”列中存在缺失值，不好对其进行填充处理，因此考虑删除存在缺失值的行数据。通过对数据观察可以发现，存在部分会员登记时间早于会员出生日期，由于原始数据量大，这类数据所占比例较小，对问题分析影响不大，因此对其进行丢弃处理，最.