Jupyter清洗数据

### 数据清洗在Jupyter Notebook中的实现

数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步，它涉及识别并纠正或移除数据集中的错误、不一致之处以及缺失值。为了有效地执行这些任务，在Jupyter Notebook中通常会利用Pandas库来处理表格型数据。

#### 使用Pandas进行初步的数据探索

加载所需模块之后，可以读取CSV文件到DataFrame对象内：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

这允许查看前几行记录以便了解数据结构[^1]。

#### 处理缺失值

对于存在NaN或其他形式表示未知数值的情况，有几种方法可以选择：

- 删除含有任何NA的行：

  df_cleaned = df.dropna()

- 只删除特定列中有NA的那些行：

  df_cleaned = df.dropna(subset=['column_name'])

- 将所有的NA填充为指定值（例如均值、中位数等）：

  df['column_name'] = df['column_name'].fillna(value=df['column_name'].mean())

以上操作可以帮助清理掉由于缺少重要信息而导致潜在偏差的数据点[^2]。

#### 解决重复项问题

有时同一份数据可能被多次录入造成冗余；此时应该考虑去除完全相同的条目：

df_no_duplicates = df.drop_duplicates()

此命令将会保留首次出现的有效实例而丢弃后续相同者[^3]。

#### 更改数据类型

确保每列都具有适当的数据类型有助于提高性能和准确性。比如日期字段应当转换成`datetime`格式而不是字符串：

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], errors='coerce')

这里使用了参数`errors='coerce'`使得无法解析的时间戳变为NaT (Not a Time)，从而便于进一步筛选排除异常情况。

通过上述步骤可以在很大程度上改善原始资料的质量，使其更适合用于建模和其他深入研究工作之前的基础准备工作。