第 7 章 数据清洗和准备

在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规整为想要的格式。

如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请在邮件列表或GitHub网站上提出。实际上，pandas的许多设计和实现都是由真实应用的需求所驱动的。

在本章中，我会讨论处理缺失数据、重复数据、字符串操作和其它分析数据转换的工具。下一章，我会关注于用多种方法合并、重塑数据集。

• 7.1 处理缺失数据
• 7.2 数据转换
• 7.3 字符串操作
• 7.4 总结