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Python數據清洗是數據分析過程中的重要步驟,它涉及到數據的預處理、格式化、轉換等多個方面。以下是一些常用的Python數據清洗技巧:
strip()
方法。int()
、float()
等。lower()
、upper()
等。set()
。Counter
。split()
。+
操作符或extend()
方法。*
操作符。datetime.strptime()
。replace()
。sorted()
。filter()
配合isdigit
。sum()
和len()
。numpy
的MinMaxScaler
。dropna()
刪除,fillna()
填充。drop_duplicates()
。astype()
。MinMaxScaler
或StandardScaler
。astype()
函數。通過上述技巧和實踐,可以有效地提高數據清洗的效率和數據質量,為數據分析打下堅實的基礎。
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