python中数据清洗的高频面试题

当涉及到数据清洗的高频面试题时，以下是一些常见的问题和答案：

1. 什么是数据清洗？
数据清洗是指对原始数据进行处理和转换，以去除错误、不完整、重复或不必要的数据，以确保数据的准确性和一致性。

2. 如何处理缺失值？
处理缺失值的常见方法包括删除包含缺失值的行或列、用均值或中位数填充缺失值、使用插值方法填充缺失值等。

3. 如何处理重复值？
处理重复值的方法包括删除重复值、保留第一个或最后一个重复值、标记重复值等。

4. 如何处理异常值？
处理异常值的方法包括删除异常值、替换为缺失值、使用统计方法进行修正等。

5. 如何处理不一致的数据格式？
处理不一致的数据格式可以使用字符串操作函数（如strip、lower、replace等）进行格式化，或者使用正则表达式进行匹配和替换。

6. 如何处理数据类型转换？
可以使用Python的内置函数（如int、float、str等）进行数据类型转换，或者使用pandas库中的astype函数进行批量转换。

7. 如何处理日期和时间数据？
可以使用Python的datetime模块进行日期和时间数据的解析、格式化和计算，或者使用pandas库中的to_datetime函数进行批量转换。

8. 如何处理文本数据？
处理文本数据的方法包括去除特殊字符、分词、去除停用词、词干提取、词向量化等。

9. 如何处理数据集合的合并和拆分？
可以使用pandas库中的merge函数进行数据集合的合并，使用split函数进行数据集合的拆分。

10. 如何处理数据集中的异常值和离群点？
可以使用统计方法（如均值、标准差）进行异常值和离群点的检测和修正，或者使用可视化工具（如箱线图、散点图）进行可视化分析。