Python 数据清洗教程

数据清洗是数据分析过程中的重要一步。在这个教程中，我们将学习如何使用 Python 进行数据清洗。

常见的数据清洗任务

1. 处理缺失值
2. 删除重复数据
3. 数据类型转换
4. 处理异常值

示例代码

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')

# 查看数据概览
print(data.head())

# 处理缺失值
data.fillna(0, inplace=True)

# 删除重复数据
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 数据类型转换
data['age'] = data['age'].astype(int)

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

扩展阅读

想了解更多关于 Python 数据分析的知识吗？请访问我们的 Python 数据分析教程。

图片示例

数据清洗是一个繁琐但重要的过程。以下是一张展示数据清洗流程的图片：