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Python数据清理案例演示Python数据清理案例演示数据清理是数据分析中至关重要的一步，旨在通过预处理数据以更好地进行分析和建模。Python作为一门热门的编程语言，提供了丰富的工具和库，可用于数据清理。在这篇文章中，我们将展示一些常见的Python数据清理案例。1.处理缺失值在数据中，经常会遇到缺失值的情况，这可能是由于数据采集过程中的错误或数据本身的缺陷。在进行数据分析之前，我们需要处理这些缺失值。Python提供了多种方法，例如使用fillna()函数填充缺失值、使用dropna()函数删除缺失值等。2.数据类型转换在进行数据分析之前，确保数据具有正确的数据类型至关重要。例如，将字符串转换为数字或日期格式。Python提供了多种方法进行数据类型转换，如使用astype()函数转换数据类型、使用to_datetime()函数将字符串转换为日期格式等。3.处理重复数据python数据清理案例演示全文共2页，当前为第1页。在数据中，常常会发现重复的数据，这可能会影响数据分析结果。因此，在进行数据分析之前，我们需要