如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理？

在数据分析和机器学习项目中，数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。

现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的，这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。

Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务，其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。

本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗和预处理。

数据清洗与预处理概述

数据清洗与预处理主要包括以下几个步骤：

‌数据清洗‌：删除或修正数据集中的无效数据、重复数据、异常值等。
‌数据集成‌：将来自不同数据源的数据合并成一个统一的数据集。
‌数据变换‌：对数据进行规范化处理，如数据类型转换、标准化、归一化等。
‌数据规约‌：通过数据聚合、降维等技术减少数据量，提高处理效率。

读取CSV文件

Python的Pandas库提供了read_csv函数来读取CSV文件。

这个函数非常灵活，可以处理各种格式的CSV文件，并允许用户指定分隔符、列名、索引列等参数。

import pandas