数据清洗是数据预处理的重要步骤，它旨在提高数据质量，确保数据准确性。以下是一些常见的数据清洗方法和技巧：
1. 缺失值处理
- 删除缺失值：当缺失值不多时，可以选择删除含有缺失值的行或列。
- 填充缺失值：可以使用平均值、中位数、众数或插值等方法填充缺失值。
2. 异常值处理
- 识别异常值：可以使用箱线图、Z-分数等方法识别异常值。
- 处理异常值：可以选择删除、修正或保留异常值。
3. 数据类型转换
- 将文本数据转换为数值数据，例如，将年龄从字符串转换为整数。
- 将日期时间字符串转换为日期时间对象。
4. 数据标准化
- 将数据缩放到相同的尺度，例如，使用Z-分数标准化。
5. 数据去重
- 删除重复的数据行，确保数据的唯一性。
扩展阅读
更多关于数据清洗的详细内容，请参考《数据清洗教程》。
数据清洗流程图