数据清洗是数据分析的基石，通过去除噪声、修正错误和标准化格式，确保数据质量。以下是关键步骤：
1. 识别并处理缺失值
- 检查缺失数据分布：
缺失值处理 - 补充策略：删除、插值（如均值/中位数）、预测模型
2. 剔除异常值
- 使用箱线图、Z-score或IQR方法检测
- 决策依据：业务逻辑与统计显著性
3. 数据标准化与格式统一
- 统一单位（如将"公里"转换为"米"）
- 规范字段命名（如
日期→日期时间） - 示例：
数据标准化
4. 去重与一致性校验
- 根据唯一标识符删除重复记录
- 校验逻辑：如"上海"与"上海市"视为同一
- 工具推荐：使用Pandas库的
drop_duplicates()函数
📌 扩展学习：
💡 小贴士：
- 清洗前务必备份原始数据
- 建立清洗规则文档，便于团队协作
- 定期使用自动化脚本检测数据质量
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