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。
csv_file)
# 将处理后的数据写入新文件
csv_writer.writerows(row_csv_data)
最终得到的结果如下图所示,大家可以对比一下校正前后的数据表格: ...
校正之前的数据表格
校正之后的数据表格
接下来,我继续从宏观上查看CSV文件数据校正后的数据结构,操作如下:
data = pd.read_csv(new_file_name)
print ...
data_delete_none =data.dropna()
print(data_delete_none.info())
事实上,数据清洗是一项复杂而关键的任务,涉及到检测和纠正数据集中的错误、 ...
图上显示的是基于恒星表面温度和光谱特征分类的光谱类型。