用 Pandas 进行数据清洗：缺失值与重复值处理的实战指南（附完整代码与最佳实践）

用 Pandas 进行数据清洗：缺失值与重复值处理的实战指南（附完整代码与最佳实践）

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在数据分析的世界里，有一句话常被引用：“80% 的时间花在数据清洗，20% 才是建模分析。”这不是夸张，而是现实。无论你是数据科学新手，还是资深 Python 开发者，掌握数据清洗的技巧，都是通往高质量分析的必经之路。

本文将围绕 Pandas 中最常见的两个清洗任务——缺失值处理与重复值处理，展开系统讲解。我们不仅会介绍基础语法，还会结合真实案例、最佳实践与性能建议，帮助你在项目中高效处理脏数据，提升数据质量。

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一、为什么数据清洗如此重要？

Python 之所以能在数据科学领域大放异彩，离不开 Pandas 的强大能力。作为数据处理的核心库，Pandas 提供了丰富的 API 来处理结构化数据，尤其在清洗阶段表现出色。

数据清洗的目标是：

• 识别并处理缺失值（NaN）
• 去除或修复重复记录
• 标准化数据格式与类型
• 保证数据一致性与可用性

这些步骤不仅影响分析结果的准确性，也决定了模型训练的稳定性。

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二、准备工作：导入库与构造数据

安装依赖

pip install pandas n