Python数据清洗有哪些技巧

Python数据清洗有很多技巧，以下是一些常用的技巧：

1. 缺失值处理：可以使用Pandas库中的dropna()函数删除缺失值，或者使用fillna()函数填充缺失值。

2. 数据类型转换：可以使用Pandas库中的astype()函数将数据类型转换为其他类型，例如将字符串类型转换为日期类型。

3. 数据去重：可以使用Pandas库中的drop_duplicates()函数删除重复的数据。

4. 数据筛选：可以使用Pandas库中的布尔索引来筛选数据，例如选择某列大于某个值的行。

5. 数据标准化：可以使用Pandas库中的标准化()函数将数据标准化到均值为0、标准差为1的标准正态分布。

6. 数据归一化：可以使用Pandas库中的normalize()函数将数据归一化到[0,1]的范围内。

7. 数据排序：可以使用Pandas库中的sort_values()函数对数据进行排序。

8. 数据去噪：可以使用Pandas库中的interpolate()函数对数据进行插值，去除噪声。

9. 数据合并：可以使用Pandas库中的merge()函数将多个数据集合并为一个数据集。

10. 数据拆分：可以使用Pandas库中的split()函数将一个数据集拆分为多个数据集。

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