数据清洗是数据分析前的关键步骤，确保数据质量与准确性。以下是核心要点：
1. 数据清洗的重要性
- 提升分析可靠性：去除噪声与错误数据，避免误导结论
- 优化计算效率：减少冗余数据处理时间
- 标准化格式：统一时间、单位等字段规范
2. 常见清洗操作
- 缺失值处理
- 删除空值：
df.dropna() - 填充默认值：
df.fillna(0)
- 删除空值：
- 重复数据剔除
- 使用
df.drop_duplicates()
- 使用
- 异常值修正
- 通过统计方法（如Z-score）识别并修正
3. 推荐工具
- Python：Pandas、NumPy
- R语言：dplyr、tidyr
- Excel：快速筛选与公式计算
4. 进阶技巧
- 自动化脚本：编写清洗规则减少人工干预
- 可视化辅助：通过图表发现数据分布问题
- 数据校验：设置范围约束（如年龄≥0）
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