使用Pandas时，Python数据清洗的常见问题与解决
在使用Pandas进行Python数据清洗时，可能会遇到一些常见问题。这里我将列举这些问题，并给出相应的解决方法。
缺失值处理：
- 问题：如何发现和填充缺失值？
- 解决方法：使用
isnull()或notnull()函数检查缺失值，然后如fillna(value)、dropna()等函数进行填充或删除操作。
重复数据处理：
- 问题：如何找到并删除重复数据？
- 解决方法：使用
duplicated()函数检测重复行，然后根据需求选择drop_duplicates()（仅保留不重复的）或append()（保留所有数据后合并）等操作。
数据类型转换：
- 问题：如何根据需要将数据类型转换？
- 解决方法：使用Pandas的内置函数如
astype()，对数据列进行类型转换。例如，df['column_name'] = df['column_name'].astype('desired_data_type')。
以上就是使用Pandas进行Python数据清洗时可能遇到的问题及解决办法。希望对你有所帮助！
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