📊 AI教程：数据清洗实践指南

数据清洗是机器学习项目中至关重要的环节，它直接影响模型性能。以下是核心步骤与技巧：

🧹 基础步骤

1. 缺失值处理
   使用 fillna() 或删除空值，例如：

   df.dropna(subset=['关键字段'], inplace=True)
   

   

2. 重复数据去除
   通过 drop_duplicates() 保留唯一记录，注意：
   ⚠️ 保留字段需明确（如ID字段）

   

3. 格式标准化
   统一日期格式（如 YYYY-MM-DD）、单位转换等，例如：
   🧩 将 df['价格'] 转换为浮点数：pd.to_numeric(df['价格'])

📌 常见问题

• 异常值检测：用箱线图或Z-score方法识别离群数据
• 数据类型转换：确保数值字段未被误存为字符串
• 文本清洗：去除特殊字符（如df['文本'] = df['文本'].str.replace('[^a-zA-Z0-9]', '')）

🛠️ 工具推荐

• Python Pandas：高效数据操作库
• OpenRefine：交互式数据清理工具
• 数据验证工具：进阶数据校验技巧

📚 扩展学习

如需深入了解数据预处理，可参考：/ai_tutorial/data_analysis_tutorial