数据清洗是数据分析和机器学习的基石，确保数据质量直接影响最终结果的可靠性。以下是关键知识点整理：

为什么需要数据清洗？✅

  • 去除噪声：清理无效字符、格式错误等
  • 填补空缺：处理缺失值（如使用均值/众数填充）
  • 统一标准：规范日期、单位等字段格式
  • 删除冗余：剔除重复记录或无关字段

📌 点击了解数据清洗最佳实践

常用工具推荐 🛠️

工具 适用场景 示例
Python 通用数据处理 pandas库的dropna()方法
Excel 小规模数据 条件格式+筛选功能
SQL 数据库清洗 UPDATE语句修正错误记录

数据清洗

核心步骤指南 📚

  1. 数据采集

    • 确认数据来源可靠性
    • 保存原始数据副本（如data_backup.csv）

  2. 缺失值处理

    • 使用isnull().sum()检测缺失
    • 通过fillna()填补或删除

  3. 异常值检测

    • 3σ原则识别离群点
    • 绘制箱线图辅助判断

缺失值处理

常见问题解答 ❓

  • Q: 如何处理分类变量中的“Unknown”？
    A: 可将其归为单独类别或删除（了解更多）

  • Q: 清洗后的数据应如何保存？
    A: 建议使用.parquet格式，支持高效存储与查询

异常值检测