数据清洗：对采集的数据进行重新审查和校验的过程，其目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，保证数据的一致性。
常见问题：数据缺失、数据重复、数据不一致

数据缺失

缺失值检测 isnull()

丢弃缺失值dropna()

dropna(axis,how,thresh,…)

axis：0表示按行滤除，1表示按列滤除，默认为axis=0 how: “all”表示滤除全部值都为NaN的行或列
Thresh：只留下有效数据数大于或等于thresh的行或列

案例：

缺失值填充fillna()

fillna(value, method,…) value：填充值，可以是标量、字典等 method：‘ffill’, ‘bfill’
用同列前一行或后一行数据填充

案例：

数据重复

去重复值drop_duplicates()

data. drop_duplicates(inplace=True) #去掉重复的数据,inplace=True时，直接删除重复数据

数据不一致

值替换replace

replace(to_replace, value, …)

data[‘Age’].replace(20, np.nan) #将年龄20替换为空值
data[‘Age’].replace({20:np.nan, 21:0})

异常值处理

案例：