数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，它确保我们处理的数据准确无误。以下是一些使用 Python 进行数据清洗的基础知识和技巧。

常见问题

  • 缺失值处理
  • 异常值检测
  • 重复数据处理

工具和库

Python 中有许多库可以帮助我们进行数据清洗，例如：

  • Pandas：提供强大的数据处理功能。
  • NumPy：用于数值计算。
  • Scikit-learn：提供数据预处理功能。

实例教程

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')

# 检测缺失值
missing_values = data.isnull().sum()

# 删除含有缺失值的行
data = data.dropna()

# 检测异常值
z_scores = (data - data.mean()) / data.std()
data = data[(z_scores < 3) & (z_scores > -3)]

# 检测重复数据
data = data.drop_duplicates()

扩展阅读

更多关于数据清洗的内容，您可以参考以下链接：

数据清洗