【pandas 基本操作：数据清洗】

第一章 数据清洗
第二章 数据合并
第三章 数据重塑
第四章 数据转换

• pandas 基本操作
• 前言
• 1.空值和缺失值的处理
• 2.重复值的处理
• 3.更改数据类型

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。

数据清洗的目的在于提高数据质量，将脏数据清洗干净，使原数据具有完整性、唯一性、权威性、合法性、一致性等特点

脏数据在这里指的是对数据分析没有实际意义、格式非法、不在指定范围内的数据。

空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。

一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示。

详细处理可以看：pandas 数据清洗：空值None和缺失值NaN的处理

处理数据时难免会发现数据中存在部分重复值，对于重复值的查询及删除可以使用duplicated()方法和drop_duplicates()方法
对于这两种方法的使用可以参考：pandas 重复值的处理：duplicated及drop_duplicates

在处理数据时，可能会遇到数据类型不一致的问题。例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。

我们可以通过astype()方法强制转换数据的类型。
但是次方法又存局限性，所以可以通过to_numeric()函数进行更改；
对于这两种方法的使用可以参考：pandas 数据类型转换 ：astype（）和to_numeric（）用法