数据清洗与统计分析：Python 实战处理缺失值与异常值

数据清洗与统计分析：Python 实战处理缺失值与异常值

作为一名国际知名的 Python 程序软件专家，我深知数据质量对于后续分析和建模的重要性。真实世界的数据往往包含缺失值和异常值，直接使用这些数据会导致分析结果偏差甚至错误。本文将以一个包含缺失值和异常值的 CSV 文件为例，详细讲解如何使用 Python 进行数据清洗和统计分析，力求实用性强、内容丰富、条理清晰、操作性强。

一、准备工作

首先，我们需要安装必要的库：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn

本文使用 pandas 进行数据处理，numpy 进行数值计算，matplotlib 和 seaborn 进行数据可视化。

二、加载数据

假设我们有一个名为 data.csv 的 CSV 文件，内容如下（模拟数据）：

Name,Age,Salary,City
Alice,25,50000,Beijing
Bob,30,NaN,Shanghai
Charlie,22,30000,Guangzhou
David,NaN,60000,Shenzhen
Eve,28,700