数据清洗

在数据分析和建模的初始阶段，数据清洗是保障数据质量与后续结果可信度的基石。这一过程并非简单剔除“脏数据”，而是针对数据集中的缺失值、异常值及重复值，通过判别、修正与转换，形成可靠、一致的数据基础。处理方式的选择直接关系到特征工程的有效性与模型性能的稳定性，需结合业务逻辑与计算场景审慎决策。 一、缺失值的处理思路 数据缺失通常表现为记录丢失或字段值空缺。数据库中的Null、Python中的None

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