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蓝盟IT外包，这些方法解决了80％的数据清理工作量

干净整洁的数据是后续研究和分析的基础

干净整洁的数据是后续研究和分析的基础。数据科学家花费大量时间来清理数据集，但可以毫不夸张地说，数据清理占用了80％的时间，实际上只需要大约20％的时间来分析数据。
　　如果是这样，那么数据清理是什么？
　　通常，由于各种问题，包括无效信息，不规则列名，不匹配格式，重复值，缺失值和异常值，所获得的原始数据不能直接用于分析。其他.
　　本文向您展示如何使用Python附带的Pandas和NumPy库来组织数据。在我给出正式解释之前，让我简要介绍一下这两个有用的库。
　　Pandas的名字来自面板数据和Python数据分析，Python数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，用作时间序列分析的财务数据分析工具。支持和开源于2009年底。
　　NumPy是Numeric Python的缩写，是Python的开源数值计算扩展，可用于存储和操作大型矩阵矩阵，比Python自己的嵌套列表结构更高效，并提供高级数值编程工具，例如：为严格的数字处理创建的矩阵数据类型，矢量处理和复杂的算术库。

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