如何告别天文数据可视化的新手阶段,迈向更深远的星空?下面就继续跟随“玩转数据,轻松漫游”系列专题,继续解锁数据的神奇密码。
通过数据清洗,可以检测并修复这些问题,提高数据的准确性和完整性。
确保一致性:数据清洗有助于确保数据的一致性,使得相同类型的数据具有相同的格式、单位和范围,便于进行比较和分析。
提高数据可视化效果:清洗数据可以改善数据可视化的效果。干净的数据能够更好地支持图表和图形的生成,使得数据更易于理解和传达。
处理完成后,将数据保存到指定路径下的文件就可以了。
data_cleaned_file_name ='.
我决定尝试把恒星光谱进行合并归类,如下:
# 添加新分类
data['spectral_class'] =data['combined_subclass'].str[0]
# 保存修改后的 ...