📊 Python数据清洗工具、方法、过程整理归纳（一、数据清洗之常用工具）

在数据分析的世界里，数据清洗是不可或缺的一环！>Data cleaning<，就像给混乱的数据“洗澡”，让它们焕然一新。✨

首先，让我们认识几个强大的Python工具：

>DataPrep 🧹 是一款专注于数据清洗的库，能快速识别和处理重复值、缺失值等问题；

Pandas 🐼 是数据清洗界的“扛把子”，灵活高效，尤其适合表格型数据的操作；

OpenRefine ⚡️ 则适合大规模数据的初步清理，功能强大且直观。

数据清洗的过程通常包括以下几个步骤：

🔍 数据探索 → 删除重复值 → 填补缺失值 → 格式统一化 → 异常值检测。

每一步都需要耐心和技巧，但选对工具会让你事半功倍！💡

无论是初学者还是资深分析师，掌握这些工具都能让你的数据分析之路更加顺畅！🚀