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📊 Pandas 数据清洗教程

数据清洗是数据分析流程中至关重要的一步，它能帮助我们提升数据质量。以下是常见清洗操作及示例：

✅ 1. 处理缺失值

import pandas as pd
df.dropna()  # 删除缺失值
df.fillna(0)  # 用0填充缺失值

📌 缺失值处理示意图

✅ 2. 去除重复数据

df.drop_duplicates()  # 删除重复行

📌 重复数据删除示意图

✅ 3. 数据类型转换

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])  # 转换为日期类型

📌 数据类型转换示意图

🔗 想了解更多数据分析技巧？可以查看：Pandas数据处理进阶指南