CarnivorousDiets 肉食动物饮食数据集数据清洗

清洗CarnivorousDiets数据集需要完成以下步骤：

1. 去除重复数据：使用Pandas库的drop_duplicates()函数去除所有重复行。

2. 去除空值：使用Pandas库的dropna()函数去除含有空值的行。

3. 格式统一化：将数据集中的所有字符串转换为小写，并且统一使用英文单词。

4. 数据类型转换：将数值型数据转换为浮点型。

5. 去除异常值：通过观察数据集中的数值范围，去除明显异常的数值，例如负数或者过大的值。

6. 特殊字符去除：去除数据集中的特殊字符，如空格、换行符等。

7. 数据归一化：对于需要进行比较的数据，在统一单位的基础上进行归一化处理，以方便后续分析。

以上这些步骤可以通过Python编程来完成，使用Pandas和Numpy等库函数可以大大简化数据清洗的过程。