数据清洗是数据分析流程中至关重要的一步，Pandas 提供了强大的工具来处理常见的数据质量问题。以下是核心步骤和技巧：
📊 常见清洗操作
处理缺失值
使用df.dropna()删除空值，或df.fillna()填充数据。去除重复数据
通过df.drop_duplicates()保留唯一记录。数据类型转换
将字符串转换为日期格式：pd.to_datetime(df['列名'])数据标准化
统一单位或格式，例如将 "USD" 和 "美元" 转换为标准货币符号。数据透视与重塑
使用df.pivot_table()整理多维数据结构。
📘 进阶学习建议
如需深入掌握数据清洗技巧，可参考 Pandas 官方文档 或 数据清洗进阶教程。
🛠 工具推荐
- Pandas 教程首页：快速入门与核心功能
- Jupyter Notebook 示例：交互式清洗演示
- 数据可视化指南：清洗后数据的呈现方式
通过系统化的清洗流程，可显著提升数据质量，为后续分析打下坚实基础。记得在清洗前先备份原始数据！