任务3.3从混乱到有序的蜕变：数据清洗;;数据是信息分析的核心基础。无论是商业分析中的销售数据、市场调研中的问卷结果，还是科学研究中的实验数据，它们都包含着宝贵的信息和洞见。然而，这些数据往往并不是完美无瑕的，它们可能存在着缺失、错误、重复或格式不一致等问题，使得计算机算法难以直接进行高效的分析。因此，我们需要对数据进行清洗，将其转化为算法能够准确处理的格式和结构。;本任务将提供34589组数据，利用python的pandas和numpy库，完成数据的清洗。部分数据集如图所示。
;;3.1.1数据清洗的定义
;3.1.1数据清洗的定义
;3.1.2数据清洗的应用场景
;3.1.2数据清洗的应用场景
;3.1.2数据清洗的应用场景
;3.1.2数据清洗的应用场景
;3.1.2数据清洗的应用场景
;3.1.2数据清洗的应用场景
;3.1.2数据清洗的应用场景
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
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;3.1.3数据清洗的步骤和方法
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;3.1.3数据清洗的步骤和方法
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;3.1.3数据清洗的步骤和方法
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;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;3.1.3数据清洗的步骤和方法
;6;步骤一环境准备;1;6;1;1;1;1;2;1;1;1;1;1;6;6;6;;;本节课学会了如何使用pandas进行导入数据，缺失值处理，重复项处理，异常值处理和数据格式标准化，从而实现了数值类数据清洗的任务。通过系统地学习和应用这些技???，可以为各行业的原始数据提供更加精准和高效的数据清洗手段，满足高质量数据应用的需求。;谢谢！