摘要：
数据清洗是数据分析过程中非常重要的一步，它旨在准备数据以进行后续的分析和建模。数据清洗的步骤通常包括以下几个方面： 1. 缺失值处理：检测和处理数据中的缺失值，可以通过删除缺失值、插值填充或者使用其他合适的方法来处理。 2. 异常值处理：检测和处理数据中的异常值，可以通过删除异常值、替换为合适的值或 阅读全文
摘要：
当进行探索性数据分析（EDA）时，您可以使用各种统计和可视化工具来深入了解数据，并识别其中的模式和趋势。以下是一些常用的EDA技术和方法： 描述性统计：计算每列数据的基本统计指标，例如均值、中位数、标准差等。这可以帮助您了解数据的集中趋势和离散程度。 直方图：绘制每列数据的直方图，以展示每个值的出现 阅读全文