Python 数据清洗教程

数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，它涉及到处理和整理数据，以确保数据的质量和准确性。在本教程中，我们将学习如何使用 Python 进行数据清洗。

数据清洗的重要性

在进行数据分析之前，确保数据的质量至关重要。以下是一些数据清洗的重要性：

减少错误：清洗数据可以减少由于错误数据导致的分析错误。
提高效率：清洗后的数据可以加快后续数据分析的效率。
增强可解释性：清洗数据有助于提高数据可解释性，使分析结果更可靠。

常见的数据清洗任务

以下是一些常见的数据清洗任务：

缺失值处理：识别和处理数据中的缺失值。
异常值处理：识别和处理数据中的异常值。
重复数据处理：识别和处理数据中的重复记录。
数据转换：将数据转换为适合分析的形式。

Python 数据清洗工具

Python 提供了多种工具和库用于数据清洗，以下是一些常用的库：

Pandas：用于数据处理和分析。
NumPy：用于数值计算。
Scikit-learn：用于机器学习和数据预处理。

示例

以下是一个简单的数据清洗示例：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据基本信息
print(data.info())

# 处理缺失值
data.fillna(0, inplace=True)

# 处理异常值
data = data[(data['column'] > 0) & (data['column'] < 100)]

# 处理重复数据
data = data.drop_duplicates()

# 处理数据转换
data['column'] = data['column'].astype(float)

扩展阅读

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