数据清洗是数据预处理的重要环节，对于确保数据分析的质量至关重要。以下是一些常见的数据清洗技巧：
1. 缺失值处理
- 识别缺失值：通过可视化或统计方法识别数据集中的缺失值。
- 填充缺失值：使用均值、中位数、众数或前向填充、后向填充等方法填充缺失值。
2. 异常值处理
- 识别异常值：通过箱线图、Z-分数等方法识别数据集中的异常值。
- 处理异常值：可以通过删除、修正或保留异常值来处理。
3. 重复数据处理
- 识别重复数据：通过比较数据集中的记录来识别重复数据。
- 删除重复数据：删除重复的数据记录，以避免数据冗余。
4. 数据转换
- 数据类型转换：将数据转换为合适的类型，例如将字符串转换为数字。
- 数据归一化/标准化：通过归一化或标准化方法调整数据范围。
数据清洗流程图
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