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数据预处理与清洗

在政务数据可视化中，数据预处理与清洗是至关重要的步骤。未经处理的原始数据往往包含缺失值、异常值、重复记录等质量问题，这些问题会直接影响到数据的可视化效果和分析结果。因此，数据预处理与清洗的目标是将原始数据转换为高质量、一致性和可用性的数据集，以便于后续的分析和可视化工作。

1.数据清洗

数据清洗是指通过一系列的技术手段，对数据进行检查、修正和删除，以提高数据的质量。常见的数据清洗步骤包括：

处理缺失值：缺失值是数据集中常见的问题。处理缺失值的方法包括删除、填充和插补。删除法适用于缺失值较少的情况，而填充和插补则适用于缺失值较多的情况。