Python 数据清洗与处理常用方法全解析在数据处理与分析过程中,缺失值、重复值、异常值等问题是常见的挑战。本文总结了多种数据清洗与处理方法:缺失值处理包括删除缺失值、固定值填充、前后向填充以及删除缺失率高的列;重复值处理通过删除或标记重复项解决数据冗余问题;异常值处理采用替换或标记方法控制数据质量;数据类型转换确保数据格式符合分析需求,例如转换为整数或日期类型;文本清洗包括去空格、字符替换及转换大小写等操作。此外,还介绍了数据分组统计、数据分箱与标准化的应用。例如,分组统计可按列求均值,数据分箱能为连续变量赋予分类标签,而归一化则通过压缩数据范