数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，它可以帮助我们去除数据中的噪声和错误，提高数据质量。以下是一些常见的数据清洗方法：
1. 缺失值处理
- 删除法：删除包含缺失值的行或列。
- 填充法：用平均值、中位数或众数等统计值填充缺失值。
- 插值法：根据相邻值推测缺失值。
2. 异常值处理
- 识别法：使用箱线图、Z-score等方法识别异常值。
- 处理法：删除异常值或用其他值替换。
3. 数据类型转换
- 将字符串转换为数值类型，或将日期字符串转换为日期类型。
4. 数据标准化
- 将数据缩放到相同的尺度，例如使用Z-score标准化。
5. 数据验证
- 确保数据符合预期格式和范围。
数据清洗流程图
更多关于数据清洗的内容，请参考《数据清洗实战》。