化腐朽为神奇：Python 数据清洗与探索性分析实战

化腐朽为神奇：Python 数据清洗与探索性分析实战

在数据分析和机器学习项目中，原始数据往往包含缺失值、异常值等问题，直接使用这些数据进行分析建模会严重影响结果的准确性。因此，数据清洗是至关重要的一个环节。本文将以 CSV 文件为例，深入讲解如何使用 Python 进行数据清洗和初步的统计分析，帮助你从“脏数据”中挖掘出有价值的信息。

一、准备工作：常用 Python 库

进行数据清洗和分析，我们需要使用以下几个强大的 Python 库：

• pandas: 提供高效的数据结构 (DataFrame) 和数据分析工具。
• NumPy: 用于数值计算，支持数组和矩阵运算。
• matplotlib 和 seaborn: 用于数据可视化，帮助我们更直观地理解数据。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib