数据分析软件：Python数据分析二次开发all.docx
文本预览下载声明
PAGE1
PAGE1
数据预处理与清洗
在进行数据分析之前，数据预处理和清洗是必不可少的步骤。这一节我们将探讨如何使用Python对数据进行预处理和清洗，包括数据清洗的基本概念、常用的数据清洗方法以及如何使用Pandas库进行数据清洗。
数据清洗的基本概念
数据清洗（DataCleaning）是指识别和纠正数据中的错误、不完整、不准确或不一致的部分，以提高数据的质量。高质量的数据是进行有效数据分析的基础。数据清洗通常包括以下几个步骤：
缺失值处理：识别并处理数据中的缺失值。
异常值处理：识别并处理数据中的异常值。
重复数据处理：识别并删除重复的数据记录。
数据格式转换：将数
显示全部