数据清洗是数据科学领域的一个重要步骤，它涉及到处理和清理数据中的错误、缺失值和异常值。以下是一些常见的数据清洗方法：

  • 缺失值处理：可以使用均值、中位数或众数来填充缺失值，或者删除含有缺失值的行。
  • 异常值处理：可以使用箱线图等方法来识别异常值，然后根据实际情况进行处理，例如删除或修正。
  • 重复数据处理：可以通过比较记录的唯一标识符来识别重复数据，并决定是否删除重复项。

数据清洗工具

以下是一些常用的数据清洗工具：

  • Pandas：Python 中的一个库，用于数据处理和分析。
  • Excel：一个广泛使用的电子表格软件，也支持数据清洗。
  • R：一个统计计算和图形的编程语言和软件环境。

扩展阅读

想要了解更多关于数据清洗的知识，可以阅读以下教程：

Data Cleaning