使用 Python 进行数据清洗与净化

初级

在本项目中,你将学习如何通过删除不完整、不正确和无效的数据来清洗和净化 CSV 数据。目标是从原始数据中创建一个干净的数据集,以便用于进一步的分析或处理。

PythonMachine Learning

💡 本教程由 AI 辅助翻译自英文原版。如需查看原文,您可以 切换至英文原版

简介

在这个项目中,你将学习如何通过去除不完整、不正确和无效的数据来清理和净化CSV数据。目标是从原始数据中创建一个干净的数据集,可用于进一步的分析或处理。

🎯 任务

在这个项目中,你将学习:

  • 如何设置项目环境并准备必要的文件
  • 如何导入数据清理所需的库
  • 如何读取和处理原始数据,检查各种类型的脏数据
  • 如何将清理后的数据写入新的CSV文件

🏆 成果

完成这个项目后,你将能够:

  • 使用Python及其标准库处理CSV数据
  • 应用数据验证和清理技术,如检查缺失值、无效格式和不切实际的数据
  • 实施数据清理过程以创建高质量的数据集
  • 生成包含清理后数据的新CSV文件

教师

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.