数据清洗常用 pandas 库处理，核心技巧包括：1. 处理缺失值：使用 isna() 检查、dropna() 删除或 fillna() 填充缺失项；2. 去除重复数据：用 drop_duplicates() 方法按行或指定列去重；3. 数据类型转换与格式统一：通过 astype() 转换类型、to_datetime() 标准化时间、str.replace() 清理字符；4. 筛选与过滤：利用条件表达式提取目标数据，多条件可用 & 和 | 组合。
数据清洗是数据分析过程中非常关键的一环，而用 Python 的 pandas 库来做这件事，不仅高效而且灵活。只要你掌握了几个常用技巧，处理起数据来就会轻松不少。
1. 处理缺失值：最常见的问题之一
在实际数据中，经常会出现缺失值（NaN），这些值如果不处理，会影响后续分析的准确性。pandas 提供了多种方式来应对：
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isna()或isnull()可以快速检查哪些地方有缺失 -
dropna()可以直接删除含有缺失值的行或列 -
fillna()可以用指定值（比如平均数、中位数）填充缺失项
举个例子，如果你有一列数值型数据，可以用该列的均值来填补缺失值：
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df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
不过需要注意的是，有些场景下“缺失”本身可能也是一种信息，这时候就不能随便填充或者删掉了。
2. 去除重复数据：别让重复记录干扰结果
有时候数据会因为采集过程中的错误导致重复记录。这时候可以用 drop_duplicates() 方法来去重：
df.drop_duplicates(inplace=True)
默认情况下，这个方法会对比整行数据是否完全相同。如果你想根据某些特定列来判断是否重复，也可以传入 subset 参数，例如：
df.drop_duplicates(subset=['name', 'age'], inplace=True)
这样就能按姓名和年龄来判断是否为重复记录。
3. 数据类型转换与格式统一：让数据更规范
很多时候数据虽然看起来像数字，但实际上是字符串，这会导致无法进行数学运算。这时候就需要做类型转换：
df['price'] = df['price'].astype(float)
如果是日期字段，可以用 to_datetime() 来标准化时间格式：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
还有一种常见情况是字符串中混杂无意义字符，比如金额前有“¥”符号，可以用 str.replace() 清理掉再转成数值：
df['amount'] = df['amount'].str.replace('¥', '').astype(float)4. 筛选与过滤：只保留你需要的数据
不是所有数据都对分析有用。你可以通过条件筛选来提取感兴趣的子集：
# 筛选出年龄大于30岁的记录 filtered_df = df[df['age'] > 30] # 多条件筛选可以用 & 和 | high_income_young = df[(df['age'] < 25) & (df['income'] > 5000)]
这种方式可以让你快速定位到目标人群或异常数据，便于进一步分析。
基本上就这些操作是最常用的了。掌握好这几个 pandas 技巧，日常的数据清洗任务基本都能搞定。不复杂但容易忽略细节的地方还挺多，比如缺失值处理方式的选择、去重范围的设定等等，都需要结合具体业务背景来判断。
