清洗数据是指对数据进行预处理,以便于进行数据分析。清洗数据的过程包括去除重复数据、填补缺失数据、处理异常值、转换数据类型等。清洗数据的目的是提高数据的质量,使得数据更加准确、完整和一致,从而得到更好的分析结果。
清洗数据通常是在数据挖掘、机器学习、统计分析等数据分析过程中进行的。在数据分析之前,需要对数据进行清洗,以确保分析结果的准确性和可靠性。
下面是一个简单的清洗数据的 Demo:

导入必要的库

import pandas as pd

读取数据

data = pd.read_csv("data.csv")

去除重复数据

data = data.drop_duplicates()

填补缺失数据

data = data.fillna(value)

处理异常值

data = data.drop(data.index[data['column'] > threshold])

转换数据类型

data['column'] = data['column'].astype('int')

保存清洗后的数据

data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
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推荐学习资料:
1.《Python数据科学手册》(Python Data Science Handbook)
2.《利用Python进行数据分析》(Python for Data Analysis)
3.《数据清洗实战》(Data Cleaning: The definitive guide)
推荐项目:

1. Kaggle上的数据清洗比赛,例如:“泰坦尼克号生存预测”(Titanic Survival Prediction)、“房价预测”(House Prices Prediction)等。
2. 自己手头的数据集,尝试对其进行清洗并分析。可以从公开数据集中选择一个数据集,例如UCI机器学习库、天池等。