如何运用Python进行复杂的数据清洗和高效值处理操作？

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目录+数据清洗+重复值处理+缺失值处理+查看缺失值+缺失值删除+缺失值填充+数据类型转换+文本处理+数据清洗+数据分析中，数据清洗是一个必备阶段。数据分析所用的数据通常都相当庞大。

目录

• 数据清洗
• 重复值处理
• 缺失值处理
• 查看缺失值
• 缺失值删除
• 缺失值填补
• 数据类型转换
• 文本处理

数据清洗

数据分析中，数据清洗是一个必备阶段。数据分析所使用的数据一般都很庞大，致使数据不可避免的出现重复、缺失、格式错误等异常数据，如果忽视这些异常数据，可能导致分析结果的准确性。

用以下数据为例，进行讲解数据清洗常用方式：

下面的操作只做示例，具体数据的清洗方式要根据数据特性进行选择！

重复值处理

重复值处理，一般采用直接删除重复值的方式。在pandas中，可以用duplicated函数进行查看和drop_duplicates函数删除重复数据。