原始订单数据杂乱,我迅速用 isnull () 定位缺失值,dropna () 果断清理无意义行,fillna () 以均值填充关键列;duplicated () 揪出重复订单,drop_duplicates () 一键删除,让数据 “脱胎换骨”,为决策提供精准支撑。pandas数据清洗以及数据分析,数据图形绘制,在校学习的技术应该可以数据清洗则是利用 pandas 提供的各种函数和方法,识别并处理数据集中存在的错误、缺失值、重复值、格式不一致等问题,提升数据质量,让数据更适合后续的分析、建模等任务应用,用,代码掌握度较为熟练,技术还行。
写过对公司员工的数据清洗,对股票数据可视化,对职位可视化数据清洗,相对来说项目经验较好,,我充分运用 pandas 进行数据清洗。面对杂乱的销售数据,用 dropna () 精准去除缺失值,以 fillna () 合理填充,duplicated () 识别重复项后 drop_duplicates () 清理,让数据规整。经数据重塑、类型转换,为后续精准营销分析筑牢根基。