独家 | 为数据分析而清洗数据——Python的21个案例和代码（下）

作者：Kamna Sinha翻译：陈超校对：赵茹萱本文约6100字，建议阅读15分钟本文介绍了为数据分析而准备的数据清洗的另外11个Python案例及代码。数据清洗是识别和纠正错误以及数据集不一致性的过程，以便于数据可以进行分析。在此过程中，数据专家可以更清楚地了解他们的业务中正在发生的事情，提供任何用户都可以利用的可靠分析，并帮助他们的组织运转更高效。数据清洗的特征不同数据特征和属性都用于衡量数据集的清洁度和整体质量，包括以下方面：准确性完整性一致性整体性适时性统一性有效性在上文当中，我们介绍了10使用Python进行清理的示例，在文本中，我们将继续介绍另外11个示例。例11用于更复杂示例的正则表达式： 例如，我们如何清理看起来像这样的电话号码列？其中电话号码可以包含一系列符号、加号、破折号、括号，也许更 ………………………………