数据规范化Python实现方法详解

实现方法。

一、什么是数据规范化

数据规范化是指将不规范的数据转换成符合标准的数据，使其具有更好的可读性和可用性。不规范的数据包括数据格式不统一、数据类型不一致、数据缺失或错误等等。数据规范化可以通过一系列的处理步骤来实现，包括数据清洗、数据转换、数据合并等等。

dase和Series两种数据结构，可以方便地进行数据清洗、转换、合并等操作。

dasa方法删除缺失值

portdas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')a()

Py中用于科学计算的库，它提供了高效的数组操作和数学函数，可以方便地进行数据转换和计算。

Py库中的astype方法将数据类型转换为指定类型

portumpyp

p.array([1, 2, 3, 4, 5])

data = data.astype(float)

（正则表达式）

正则表达式是一种用于匹配字符串的模式，可以方便地进行字符串操作和匹配。

例如，我们可以使用正则表达式匹配特定格式的字符串，并进行替换和清洗

port re

data = '2019-01-01'

data = re.sub('-', '', data)

dasPy库和方法，希望对读者有所帮助。

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