DC数据清理（pandas、seabron）

格式转换 数据的原始储存形式未必适合Python的数据处理 例如：时间，字符串转其他 缺失数据 每条数据都可能在某些属性值上缺失 怎样应对缺失数据 忽略有缺失数据的记录 直接把值标记成未知 利用平均值、最常出现的值等去填充（有很多复杂的方法。） 异常数据 出现不符合常识的数据（异常挖掘） 处理方式类比缺失数据 数据标准化 US、USA、united states------>美国（USA） 住址范

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