jupyter 数据清洗

Jupyter是一个基于Web的交互式计算环境，可以用于数据分析、可视化、机器学习等多个方面。而数据清洗是指将原始数据进行筛选、转换、修正等操作，以便进行进一步的分析和应用。

在Jupyter中，可以使用Python语言对数据进行清洗。常用的数据清洗库包括Pandas和Numpy。在清洗数据时，可以使用Pandas的DataFrame数据结构来存储和处理数据，也可以使用Numpy库中的ndarray数组来进行计算和处理。

数据清洗的具体操作包括：去除重复行、处理缺失值、转换数据类型、过滤异常值、合并数据等。在Jupyter中，可以通过编写Python代码来实现这些操作，并且通过可视化工具（如Matplotlib和Seaborn）来查看处理后的数据。