Data-Cleaning-Process:清理数据是数据整理的第三步。 在这里，我们解决了评估步骤中确定的质量和整理问题。 在...

数据清洗过程： 清理数据是数据整理的第三步。 在这里，我们解决了评估步骤中确定的质量和整理问题。 在本培训中，我们将清理在使用Python和熊猫时发现的所有问题。 此Jupyter笔记本的结构如下： 1-我们将学习数据清理过程：定义，编码和测试2-我们将首先解决丢失的数据（并了解为什么首先解决这些完整性问题通常很重要） 3-我们接下来将处理整理问题（并了解为什么这通常是下一个逻辑步骤） 4-最后，我们将清理质量问题 该培训将主要由Jupyter Notebooks组成，我们将利用熊猫库中最常见的清洁功能和方法来清洁识别出的19个质量问题和4个整齐度问题。 这里有什么？ ： .. 检查是否缺少Values.ipynb 删除缺少的Variables.ipynb Drop和Drop_Duplicates.ipynb 分割数据.ipynb 融化，合并和加入Columns.ipynb