DC數據清理（pandas、seabron）

格式轉換 數據的原始儲存形式未必適合Python的數據處理 例如：時間，字符串轉其他 缺失數據 每條數據都可能在某些屬性值上缺失 怎樣應對缺失數據 忽略有缺失數據的記錄 直接把值標記成未知 利用平均值、最常出現的值等去填充（有很多複雜的方法。） 異常數據 出現不符合常識的數據（異常挖掘） 處理方式類比缺失數據 數據標準化 US、USA、united states------>美國（USA） 住址範

>>阅读原文<<