数据清洗是数据分析流程中的关键步骤，旨在提升数据质量以确保后续分析的准确性。以下是常见清洗方法与技巧：
1. 基础清洗步骤
检查数据完整性 📊
确认数据集是否包含缺失值或异常值。去除重复记录 🔄
使用工具（如Excel的“删除重复项”或Python的drop_duplicates()）清理冗余数据。标准化数据格式 📋
统一日期、时间、单位等格式（例如将“2023-04-05”转换为“2023年4月5日”）。
2. 高级处理技巧
处理缺失值 🔍
通过插值、删除或标记缺失数据。例如：df.fillna({'列名': '默认值'}, inplace=True)异常值检测 ⚠️
使用箱线图（Boxplot）或Z-score方法识别并修正异常数据。数据类型转换 🔄
将文本转换为数值（如pd.to_numeric()），或日期格式转换为时间戳。
3. 工具推荐 🛠️
- Python库
- Pandas（数据处理核心工具）
- NumPy（数值计算支持）
- Excel/Google Sheets（适合小规模数据快速清洗）
- OpenRefine（自动化数据清洗工具）
4. 清洗后验证 ✅
- 通过数据可视化（如直方图、散点图）确认清洗效果。
- 使用统计方法（如描述性统计、相关性分析）验证数据一致性。