Python数据可视化清洗

Python数据可视化和清洗是数据分析的重要步骤。首先，我们来简要了解一下这两部分：

**数据清洗（Data Cleaning）**:
1. **缺失值处理**: 使用pandas库中的`dropna()`、`fillna()`等方法处理缺失值，可以选择删除、填充平均值、中位数或特定值。
2. **异常值检测**: 通过统计方法（如Z-score, IQR）或可视化工具（如箱线图）识别并处理异常值。
3. **重复值检查**: 使用`duplicated()`和`drop_duplicates()`去除重复行。
4. **类型转换**: 根据需求将数据类型转换为正确的格式，比如将字符串转为日期、数值等。
5. **数据标准化或归一化**: 如果数值特征范围差异大，可能需要进行标准化（如z-score）或归一化（如min-max）。

**数据可视化（Data Visualization）**:
1. **使用matplotlib**: 创建各种图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，展示数据分布和趋势。
2. **Seaborn**: 更高级的统计图形库，提供更丰富的样式和更复杂的数据可视化，如热力图、小提琴图等。
3. **Plotly**: 可创建交互式图表，适合网络或报告展示。
4. **Matplotlib.pyplot子图**: 处理多个图表在同一画布上展示，便于比较分析。