Pandas数据清洗之缺失值处理和重复值处理详解
面对包含大量缺失值与重复记录的原始表格，直接使用固定数值填充或盲目去重极易扭曲业务结论。本文演示如何通过 Pandas 全面评估数据质量，针对分类变量、数值指标与时序记录采用中位数、众数、分组均值及前后向填充等精准策略，并结合业务字段封装自动化清洗流程，在保障数据结构完整的前提下高效完成数据标准化。
2026-10-10
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面对包含大量缺失值与重复记录的原始表格，直接使用固定数值填充或盲目去重极易扭曲业务结论。本文演示如何通过 Pandas 全面评估数据质量，针对分类变量、数值指标与时序记录采用中位数、众数、分组均值及前后向填充等精准策略，并结合业务字段封装自动化清洗流程，在保障数据结构完整的前提下高效完成数据标准化。
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