数据清洗作为数据分析的预处理步骤，其重要性不言而喻。数据清洗不仅可以提高分
析结果的准确性，还可以提高数据的可靠性和有效性。本文将介绍一个数据清洗案例，该
案例中的数据来自某电商平台的用户评价数据。
1.
数据源与初步分析
数据源为一个
csv
文件，包含了平台上某商品的用户评价信息。通过
Python
中的
Pandas
库，读取数据后，可以得到以下信息：
-
数据行数为
8365
条，列数为
6
列；
数据中包含的列包括：用户
ID
点赞数。
在对数据进行初步分析之后，需要对数据进行清洗。数据清洗的流程一般包括以下步
骤：
2.1
缺失值处理
通过调用
库中的
isnull()
方法，可以查找到数据中缺失的值。在本案例中，
缺失值出现在“心情指数”列上，共出现了
63
次缺失值。对于缺失值的处理一般有以下
几种方式：
删除缺失数据：该方法的优点是简单易实现，缺点是会丢失部分有用数据；
用中位数或均值来填充缺失值：该方法的优点是缺失值不会对后续分析造成影响，
缺点是可能会对数据分布产生影响；
使用插值方法：该方法的优点是能够较为准确地恢复数据，缺点是算法较为复杂。
在本案例中，我们通过计算所有心情指数的中位数并将其作为缺失值填充的方式来处
理缺失值。
在数据清洗过程中，还需要处理重复值。重复值可能导致数据分析结果出现误差，因
此需要进行处理。在本案例中，我们通过调用
drop_duplicates()
方法来删
除重复值。
数据清洗过程中，还需要处理异常值。异常值可能会对结果产生影响，因此需要进行
处理。在本案例中，我们根据业务逻辑分析，将心情指数小于
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