数据分析师-数据科学项目管理-数据科学项目案例分析_数据预处理与清洗实战.docx

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数据预处理与清洗的重要性

数据预处理与清洗是数据科学项目中至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和预测的准确性。在真实世界的数据集中，数据往往存在缺失值、异常值、重复记录、不一致的格式等问题。如果不进行有效的预处理与清洗，这些数据质量问题将导致分析结果的偏差，甚至使模型训练失败。因此，数据预处理与清洗是确保数据质量，提升模型性能的基础工作。

1数据预处理与清洗的基本步骤

数据预处理与清洗通常包括以下步骤：

数据加载与初步检查：使用Python的pandas库加载数据，并使用head(),info(),describe()等函数检查数据的基本信息和统