2、使用 Pandas 导入表格数据时预测数据清理问题

使用 Pandas 导入表格数据时预测数据清理问题

在数据分析领域，Python 的科学发行版（如 Anaconda、WinPython、Canopy 等）为分析师提供了丰富的数据处理、探索和可视化工具。其中，pandas 是一个重要的工具。它由 Wes McKinney 于 2008 年开发，在 2012 年后逐渐流行起来，如今已成为 Python 数据分析中不可或缺的库。

1. 技术要求

• 代码和笔记本 ：相关代码和笔记本可在 GitHub 上获取，链接为：https://github.com/michaelbwalker/Python-Data-Cleaning-Cookbook-Second-Edition 。
• 开发环境 ：可以使用任何你喜欢的集成开发环境（IDE），如 IDLE、Visual Studio、Sublime、Spyder 等，也可以使用 Jupyter Notebook。这里有一个关于 Jupyter Notebook 的入门指南：https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/ 。本文代码使用 Spyder IDE 编写。
• 库版本 ：使用 pandas 2.2.1 和 NumPy 1.24.3 版本编写代码，同时也在 pandas 1.5.3 版本上进行了测试。

2. 导入 CSV 文件

CSV（逗号分隔值）文件是常见的原始数据存储格式。pandas 库的 read_c