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數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)重要步驟，可以幫助去除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤值、重復(fù)值、缺失值等，使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和完整。在 Python 中，可以使用 Pandas 庫來對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。
下面是一些常用的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)：
- 去除重復(fù)值：
df.drop_duplicates()
- 處理缺失值：
df.dropna() # 刪除包含缺失值的行
df.fillna(value) # 將缺失值填充為指定值
- 去除異常值：
df = df[(df['column'] > lower_bound) & (df['column'] < upper_bound)]
- 格式轉(zhuǎn)換：
df['column'] = df['column'].astype('int') # 將列數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型
- 去除不必要的字符：
df['column'] = df['column'].str.replace('xxx', '') # 去除列中指定的字符
以上是一些常用的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，根據(jù)具體情況可以選擇合適的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)清洗往往是一個(gè)迭代的過程，需要不斷嘗試和調(diào)整清洗方法，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性。
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