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数据分析：数据可视化：数据清洗与预处理

1数据清洗基础

1.1识别与处理缺失值

1.1.1原理

在数据分析中，数据集中的缺失值是常见的问题。缺失值可能由于数据收集过程中的错误、遗漏或设备故障等原因产生。处理缺失值是数据预处理的重要步骤，可以避免在后续分析中引入偏差或错误。

1.1.2方法

处理缺失值的方法包括：-删除含有缺失值的记录-用统计值（如平均值、中位数）填充缺失值-使用预测模型填充缺失值

1.1.3示例代码

假设我们有一个CSV文件data.csv，其中包含一些缺失值，我们将使用Python的pandas库来处理这些缺失值。