用 Python 做数据清洗 效率直接拉满

用 Python 做数据清洗，小白也能轻松上手！

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Python 数据清洗操作速查表，用 Pandas 库进行数据预处理的常见方法 内容分为五个部分：

1.处理缺失数据&重复数据

处理缺失值和重复值：统计、删除或填补缺失值，去重，替换值。

2.检查&理解你的数据

理解数据结构：快速查看数据的前几行、数据类型和统计摘要。

3.重命名、转换&清理列

列的重命名与清理：更改列名、数据类型，删除列，去除空格等。

4.筛选、切片&选择行

筛选和选择数据：按条件或索引筛选行，使用表达式查询。

5.合并&分组数据

合并和分组分析：拼接表格，按键合并，分组聚合，频次统计和透视表操作

这些操作是数据清洗中最基本且常用的步骤，有助于将原始数据转化为可分析的数据格式。