数据清洗是数据分析流程中至关重要的一步，确保数据质量直接影响最终结果的可靠性。以下是常见的数据清洗步骤与技巧：
1. 识别并处理缺失值 ⚠️
- 检查缺失数据比例，决定填补或删除策略
- 使用均值/中位数填补数值型数据，或插值法处理时间序列
- 对分类变量，可采用众数填补或标记为“未知”
2. 去除重复记录 🔄
- 通过唯一标识符（如ID）筛选重复项
- 注意业务场景中“看似重复”的数据可能包含有效信息
- 可使用Pandas的
drop_duplicates()方法
3. 修正异常值 🔍
- 通过箱线图、Z-score等方法检测离群点
- 对异常值进行分箱处理、截断或标注
- 保留异常值时需记录原因以便后续分析
4. 标准化数据格式 📊
- 统一日期时间格式（如YYYY-MM-DD）
- 规范单位（如将“kg”统一为“千克”）
- 处理文本大小写、首尾空格等问题
5. 处理噪声数据 🧹
- 使用平滑技术（如移动平均）减少随机误差
- 对文本数据，可通过正则表达式过滤非法字符
- 保留关键信息时需结合业务逻辑判断
扩展学习 🔗
如需深入了解数据清洗工具的使用，可参考：
/zh/tutorials/data_processing_tools
本指南基于开放数据集实践，所有操作均符合数据伦理规范 🌐