Python数据清洗实践

“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上,只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析数据清洗是处理任何数据前的必备环节。在你开始工作前,你应该有能力处理数据缺失、数据不一致或异常值等数据混乱情况。在开始做数据清洗前,需要对Numpy和Pandas库有基本的理解。数据清洗名如其意,其过程为标识并修正数据集中不准确的记录,识别数据中不可靠或干扰部分,然后重建或移除这些数据。数据清洗是数据科学中很少提及的一点,因为它没有训练神经网络或图像识别那么重要,但是数据清洗却扮演着非常重要的角色。没有它,机器学习预测模型将不及我们预期那样有效和精准。下面我将讨论这些不一致的