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在使用pandas进行数据清洗时,可能会有一些常见的误区。以下是一些主要的例子: 1. **仅依赖于`dropna()`**:这可能会导致丢失有用的数据。需要确保在删除缺失值
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在使用Pandas进行数据清洗时,可能会遇到以下几种问题: 1. 缺失值:数据中可能存在缺失的值。这需要通过填充策略(如平均值、中位数、插值等)来处理。 2. 异常值:数据
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