数据清洗是数据分析过程中的重要环节，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：
- 缺失值处理：对于缺失的数据，我们可以选择填充、删除或者插值等方法。
- 异常值处理：异常值可能会对数据分析结果产生较大影响，我们可以通过箱线图、Z-分数等方法来识别和处理异常值。
- 重复值处理：重复的数据会影响数据分析的准确性，我们需要识别并删除重复的数据。
数据清洗工具
- Pandas：Python中的Pandas库提供了丰富的数据处理功能，是进行数据清洗的常用工具。
- Excel：Excel也提供了数据清洗的功能，例如数据透视表、条件格式等。
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数据清洗流程图