文档摘要

第 4 章 · 数据清洗与预处理 章节摘要：数据科学圈有句老话——"80% 的时间花在清洗数据上"。本章把清洗拆成四件套：先做数据质量体检，再系统处理缺失值与重复值，接着做类型转换、编码与标准化，最后用 IQR、Z-score 等办法揪出异常值，并把整套流程固化成可复用的清洗管道。学完本章，脏数据不再是你分析路上的拦路虎。 会员。《第4章 · 数据清洗与预处理》收录于灏天文库文集《Python数据科学基础：常用库与数据处理技巧》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/461-python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%BA%93%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8A%80%E5%B7%A7

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