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数据分析：关联规则：数据分析基础

1数据预处理：数据清洗、转换与集成

1.1数据清洗

数据清洗是数据分析过程中的关键步骤，旨在处理数据集中的错误、不一致和缺失值。这一步骤对于确保分析结果的准确性和可靠性至关重要。

1.1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个销售数据集，其中包含产品ID、销售日期和销售数量。数据集中存在一些缺失的销售数量值，我们需要使用Python的pandas库来处理这些缺失值。

importpandasaspd

#创建一个包含缺失值的示例数据集

data={

ProductID:[A,B,C,D,E