数据分析师-数据分析师基础-数据清洗_数据预处理技术.docxVIP

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数据清洗基础

1数据清洗的重要性

数据清洗是数据分析和机器学习项目中至关重要的第一步。在现实世界中，数据往往存在各种问题，如缺失值、重复记录、错误输入、异常值和不一致的格式等。这些问题可能导致分析结果的偏差，降低模型的准确性。数据清洗的目的是识别并修正这些问题，确保数据的质量，从而提高数据分析和机器学习模型的性能。

1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个关于房屋销售的数据集，其中包含房屋的面积、卧室数量、浴室数量和价格。数据集中存在一些缺失值，需要进行处理。

importpandasaspd

importnumpyasnp

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该用户很懒，什么也没介绍

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