只需这4个Python绝招,一键解决90%的数据脏乱差问题,效率至少提升10倍!

这篇文章会结合pandas当中的常用方法，完整拆解一套可以直接应用的数据清洗流程，帮助你把格式杂乱、内容重复以及字段不统一的Excel和CSV原始数据，逐步整理成结构统一、口径清晰，并且能够继续用于统计分析的标准数据集。

一、脏数据到底脏在哪？——我们先识别问题，再决定清洗规则

⭐重复、缺失、格式混乱，都会让统计结果失真

⭐同一业务对象是否重复，取决于你用什么字段识别它。

三、补空值，别一上来就填0——字段类型不同，补值策略也不同

⭐先把伪空值变成真正的缺失值，再决定删、填还是保留。

⭐空格、大小写、别名不统一，会把同一类别拆成很多类。

（能计算、能排序、能按时间分析，才算真的清洗好）

⭐格式统一的目标，不是好看，而是能被正确解析和计算。

⭐真正专业的数据清洗，不止改数据，还要验证结果是否可信。