python数据清洗
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2018-07-22
19:22:13
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一、 实验目的
（1） 了解数据清洗的重要性；
（2） 掌握如何有效地进行数据清洗；
（3） 体会一些思考问题的逻辑思维。
二、 实验环境
操作系统：Windows
应用软件：Python 3.6、Notepad++、Excel
三、 实验内容
3.1 为什么要数据清洗？
现如今是一个大数据的时代，统计学家在谈论什么事情都绕不开数据这个主
角。但很多时候，我们收集得来的数据是乱七八糟的，所以数据清洗就在数据
科学的过程中显得尤为重要了。只有得到了干净的数据，我们才能够对数据进
行进一步的分析和可视化。同时，我们也要记得写好清洗日志和做好数据备份。
3.2 如何进行数据清洗？
因为数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，
包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，所以我将数据清洗过程归结为
以下五个流程：
解决缺失值
↓
检测并消除重复值
↓
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资源评论
贼仙呐2023-07-27这个文件提供了一些不错的数据清洗方法，对于想要学习Python数据处理的人来说是个不错的参考。
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lirumei2023-07-27作者在这个文件中分享了一些实际项目中遇到的数据清洗问题，并给出了解决方案，这让我受益匪浅。
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