数据清洗是数据科学领域的基础工作，它对于确保数据质量和分析结果的准确性至关重要。以下是一些数据清洗的基本步骤和技巧。
数据清洗步骤
- 数据预处理：检查数据的基本信息，如数据类型、缺失值、异常值等。
- 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据等。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的格式。
- 数据验证：确保数据清洗和转换的正确性。
数据清洗技巧
- 缺失值处理：可以使用均值、中位数、众数等方法填充缺失值，或者删除含有缺失值的记录。
- 异常值处理：可以使用箱线图等方法识别异常值，并决定是删除、修正还是保留。
- 重复数据处理：删除重复的数据记录，以避免对分析结果的影响。
扩展阅读
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数据清洗过程中的一个常见问题是异常值的处理。以下是一个箱线图的示例：
通过箱线图，我们可以直观地看到数据的分布情况，以及是否存在异常值。