在当今大数据时代，数据清洗与整理成为了数据科学家和分析师
不可或缺的一项技能。数据清洗与整理是指将原始数据经过处理，去
除其中的异常值、重复数据和错误数据，以获得高质量的数据，为后
续的数据分析和建模提供可靠的基础。本文将详细解述数据清洗与整
理的流程与步骤，以帮助读者更好地理解和运用这一重要的数据科学
工具。
一、数据收集与查看
Excel
表格、文本文件或者互联网上的数据源。在收集到数据后，我们
需要对数据进行初步的查看。这一步是为了了解数据的结构、格式以
及潜在的问题。可以使用
Python
中的
Pandas
库来读取和查看数据，
例如使用
()
函数来查看前几行数据、
函数来查看数据的结构等。
二、数据预处理
接下来，我们需要进行数据预处理的环节。主要包括以下几个步
骤：
1.
缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，如果存在，可以选
择删除缺失值所在的行或者使用填充法进行处理。填充法可以根据数
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