Python數據清洗保證質量的關鍵在于遵循一系列標準化的步驟，包括數據探索、數據清理、數據轉換和數據驗證。以下是詳細介紹：
數據清洗保證質量的步驟
- 數據探索：了解數據的特性，發現可能存在的問題，如查看數據結構、統計匯總分析、檢查異常值、分析缺失值、分析數據分布等。
- 數據清理：識別并修正數據中的錯誤、缺失值和異常值，包括處理缺失值、修正錯誤值、處理異常值、數據標準化、去重處理等。
- 數據轉換：將數據轉換為適合分析和應用的格式，如數據類型轉換、特征工程、數據脫敏、數據離散化、數據歸一化等。
- 數據驗證：確保數據質量的最后一步，包括檢查數據完整性、驗證數據一致性、應用業務規則、抽樣檢查、持續監控等。
Python數據清洗的最佳實踐
- 使用Pandas和NumPy：這兩個庫是Python數據清洗的基礎，Pandas提供了數據操作和分析的強大工具，NumPy支持大量的維度數組與矩陣運算。
- 處理重復值：使用
drop_duplicates()方法去除重復值。
- 處理缺失值：根據業務需求選擇合適的方法填補缺失值，如
fillna()方法。
- 處理異常值：使用統計方法檢測異常值，如箱線圖，并根據情況刪除或修正異常值。
- 數據類型轉換：確保數據類型正確對于分析非常重要，Pandas允許我們方便地轉換數據類型。
數據清洗的實際案例分析
- 銷售數據分析案例：通過處理缺失值、刪除重復值、數據類型轉換等步驟，對銷售數據進行了清洗，并使用matplotlib進行了數據可視化，分析了銷售趨勢和產品排名。
- 航班延誤分析案例：獲取航班延誤數據后，進行了數據清洗、轉換和合并，應用統計學和機器學習技術分析了航班延誤的原因，并使用geopandas和folium進行了地理可視化。
通過上述步驟和實踐，可以有效地保證Python數據清洗的質量，為后續的數據分析和應用提供可靠的基礎。
