Python3数据清洗的常见技巧(总结)
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简介：
本文总结了使用Python3进行数据清洗时常见的技巧和方法，旨在帮助读者高效地处理数据中的错误、缺失值等问题。
首先导入所需的库：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter
from sklearn import preprocessing
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei] # 设置中文字体为黑体
plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False # 解决保存图时负号显示问题
```
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