如何轻松掌握数据清洗技巧，避免常见错误？

数据清洗的规模通常基于数据的来源和重要性，常见的数据清洗任务包括格式内容清洗、缺失值清洗和逻辑错误清洗。数据清洗的四类操作分别是缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗和维度相关性检查。 一、缺失值清洗 缺失值是数据清洗中最常见的问题之一。针对不同场景，可以采用不同的处理方法，如删除行、均值填充、插值法等。 二、格式内容清洗 问题一： 日期字段常见问题：2023/5/1、2023-、并存。

查看更多 2025-05-03