Pandas 数据清洗教程

数据清洗是数据科学领域的重要步骤，特别是在使用 Pandas 进行数据分析之前。本教程将介绍 Pandas 数据清洗的基本方法和技巧。

数据清洗的重要性

在进行数据分析之前，确保数据的质量是非常重要的。数据清洗可以帮助我们：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

data.info()
data.head()

# 填充缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 删除含有缺失值的行
data.dropna(inplace=True)

# 基于标准差识别异常值
data = data[(data < (data.mean() + 3 * data.std())) & (data > (data.mean() - 3 * data.std()))]

# 日期格式化
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 数字格式化
data['value'] = data['value'].astype(float)

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