python期末数据清洗

### Python 数据清洗期末项目资料与教程

#### 一、数据清洗的重要性
在数据分析过程中，数据清洗是一个至关重要的环节。它涉及处理缺失值、去除重复记录以及纠正错误的数据条目等内容[^2]。

#### 二、常用工具和技术
对于Python中的数据清洗工作，Pandas库提供了强大的功能支持。可以利用`dropna()`方法删除含有空缺值得行或列；通过`fillna()`来填充特定数值填补空白处；借助`replace()`实现字符串替换操作；运用正则表达式完成复杂模式匹配任务等。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', None],
    'B': [None, 5, 8]
})

print("原始数据:")
print(df)

# 删除包含任何NaN的行
cleaned_df = df.dropna()
print("\n删除含 NaN 的行后的数据:")
print(cleaned_df)

#### 三、实际案例分析
假设有一个电子商务平台销售记录表单存在大量脏乱差的信息需要清理。具体步骤如下：

- **识别并移除异常值**：统计各字段取值范围外的情况，并考虑是否合理；
- **统一日期格式**：确保所有时间戳遵循一致的标准表示法；
- **标准化地址信息**：将不同形式书写的城市名转换成标准写法；
- **解决编码问题**：当遇到乱码现象时尝试调整字符集设置以恢复正常显示效果。

#### 四、参考资料推荐
为了更好地理解和掌握这些技能，在线课程网站如Coursera上有关于《Applied Data Science with Python》系列课程非常有助于提高这方面的能力水平。此外，《Python for Data Analysis》这本书籍也深入浅出地讲解了很多实用技巧[^1]。