技术: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
项目: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_du
案例: 当当网数据清洗