數據清理是數據分析過程中的關鍵步驟，它涉及識別缺失值、重複行、異常值和不正確的數據類型。獲得乾淨可靠的數據對於準確的分析和建模非常重要。 本文將介紹以下6個經常使用的數據清理操作： 檢查缺失值、檢查重複行、處理離羣值、檢查所有列的數據類型、刪除不必要的列、數據不一致處理 第一步，讓我們導入庫和數據集。 # Import libraries import pandas as pd # Re
我做數據這麼多年，總是會聽到： "我快被這個月的數據搞瘋了！上週做的銷售報表，今天業務部門説數據對不上，差了好幾十萬。" "數據一直對不上，是不是數據源有問題？" "一堆格式不對的數據，光整理這些就花了兩天時間，結果還是出錯了。" 聽着是不是很熟？ 其實説白了，這些問題都在於數據清洗沒做好。如果忽視數據清洗，就算有再精妙的計算公式和再高級的工具也是白搭，後續分析一定會
在數據驅動的時代，爬蟲作為數據採集的核心手段，已廣泛應用於電商分析、輿情監測、學術研究等多個領域。但爬蟲獲取的原始數據往往存在格式混亂、字段缺失、重複冗餘、噪聲干擾等問題 —— 可能是 HTML 標籤殘留、日期格式不統一、數值單位不一致，也可能是無效字符、邏輯衝突數據。這些 “髒數據” 若直接用於分析或建模，會導致結論偏差、系統故障等風險。 數據清
