使用Pandas的Python新手：数据清洗常见问题及解决方案
在学习Pandas，进行数据清洗的过程中，可能会遇到以下一些问题。这里将提供相应的解决方案。
缺失值处理：
- 空值 (NaN)：Pandas默认会忽略这些值。
- 填充缺失值：
- 简单填充：使用列中第一个非NaN值进行填充。
- 平均/中位数填充：对于数值列，可以使用列的平均值或中位数进行填充。
- 众数填充：对于类别变量，众数（出现次数最多的值）是最佳填充方式。
异常值处理：
- 可视化检查：通过直方图、箱线图等统计图形发现异常值。
- 规则/阈值判断：根据领域知识设置阈值，超出范围的值视为异常。
- 删除或替换：对于确实存在的异常值，可以选择直接删除（如果影响较小），或者用其他合理值进行替换。
数据重复处理：
- 去重：使用
drop_duplicates()方法去除列或行级别重复的数据。
- 去重：使用
日期/时间格式问题：
- 转换格式：使用
to_datetime()等函数将非日期格式的字符串转化为正确的日期/时间格式。
- 转换格式：使用
通过以上策略，新手在进行Pandas数据清洗时，可以更有效地处理各种常见问题。
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本是古典 何须时尚
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