Python面试宝典：1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第二部分：Python高级特性：第二十六章：Python与数据科学：第二节：数据处理与清洗】
- 第二十六章：Python与数据科学
- 第二节：数据处理与清洗
- 1. 数据处理工具
- 1.1 Pandas
- 1.2 NumPy
- 2. 数据清洗工具
- 2.1 处理缺失值
- 2.2 数据类型转换
- 2.3 处理重复数据
- 2.4 处理异常值
- 3. 数据转换与特征工程
- 3.1 数据标准化与归一化
- 3.2 特征提取与选择
- 4. 示例代码
- python中与数据处理与清洗相关的面试笔试题
- 面试题 1
- 面试题 2
- 面试题 3
- 面试题 4
- 面试题 5
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第二十六章：Python与数据科学
第二节：数据处理与清洗
在Python中，数据处理与数据清洗是数据分析和机器学习的重要步骤。这些步骤确保数据的质量，提升模型的准确性和可靠性。以下是Python中常用的与数据处理和数据清洗相关的知识和工具：
1. 数据处理工具
1.1 Pandas
Pandas是Python中最常用的数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。
- DataFrame：二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL表。
- Series：一维数组，带有标签的数组。
常用操作：
- 读取数据：
pd.read_csv(),pd.read_excel(),pd.read_sql() - 数据选择：
df['column'],df.loc[],df.iloc[]<
