1.2 数据清洗
获取到原始数据后，需要进行一定的预处理，进行数据清洗可以：
确保数据质量：原始数据可能包含重复、缺失、异常值或不一致的信息。
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。
数据清洗技术种类很多，因为我平时对Python编程语言和pandas库很熟悉，于是决定选择使用这种方法操作。
数据可视化
完成数据清洗之后，就进入数据可视化步骤了。我尝试着使用了三种不同的工具来操作，大家也可以根据需要选择不同的工具进行数据展示哦！