🛠️ Pandas数据清洗教程📊

数据清洗是数据分析流程中至关重要的一步，确保数据质量才能为后续分析打下坚实基础。以下是常用方法与技巧：

✅ 常见数据清洗步骤

1. 处理缺失值

   • 使用 pandas.isnull() 检测空值
   • 通过 dropna() 或 fillna() 清理数据
   *🔗 想深入了解缺失值处理？可查看[缺失值处理教程](/Tutorials/Pandas_Missing_Value)*

2. 去除重复数据

   • 使用 duplicated() 检测重复行
   • 用 drop_duplicates() 删除重复项
   

3. 修正异常值

   • 通过箱线图或Z-score检测异常
   • 使用 clip() 或分段处理替换极端值
   

4. 数据类型转换

   • 使用 astype() 修改列的数据类型
   • 通过 to_datetime() 标准化日期格式
   

📚 扩展学习

• Pandas基础教程：掌握核心操作
• 数据可视化入门：清洗后的数据如何展示
• 数据预处理进阶：清洗与预处理的结合技巧

通过以上方法，你可以高效提升数据质量，为分析结果提供可靠保障！📊✨