学习数据清洗

数据清洗（Data Cleaning）是指对原始数据进行处理，以纠正或删除错误、不完整、重复或不相关的部分，从而提高数据的质量和可用性。它是数据预处理的重要环节，它包括处理缺失值、去除重复数据、修正数据错误、统一数据格式、清除噪音数据以及校对标注等步骤。数据清洗的目的是确保数据的准确性和一致性，从而为后续的分析和模型训练提供可靠的基础。