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数据清洗：数据质量评估与分析

1数据清洗概述

1.1数据清洗的重要性

数据清洗是数据分析和数据科学项目中至关重要的第一步。在真实世界的数据集中，数据往往包含错误、不一致和缺失值，这些质量问题会严重影响数据分析的准确性和可靠性。数据清洗的目标是识别并修正这些问题，确保数据的完整性和一致性，从而提高数据质量，为后续的数据分析和机器学习模型提供更可靠的基础。

1.1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个包含用户信息的数据集，其中age列有缺失值。我们可以使用Python的pandas库来处理这些缺失值。

importpandasaspd

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