本文为《Python数据清洗工具与方法》系列文章的第八部分，主要内容是对前几部分知识的归纳总结，并提供实践建议和示例代码。
文章目录包括数据清洗步骤函数大全以及对数据清洗内容的总结。
数据清洗步骤如下：
1. 数据获取：使用`read_csv()`或`read_excel()`。
2. 数据探索：利用`shape`, `describe()`, 或者 `info()` 函数进行初步分析。
3. 行列操作：通过`loc`或者`iloc`函数来处理行列信息。
4. 数据整合：对来自不同数据源的数据进行整理，常用的方法包括使用`merge()`和`concat()`等函数。
5. 数据类型转换：利用 `pd.to_datetime`, `str()`, 或者 `astype()` 等功能将字段的格式调整为所需的形式。
6. 分组汇总：通过`Groupby`对数据按照不同维度进行计算处理，以获得更深入的理解和洞察。
7. 处理重复值、缺失值以及异常值，并进行必要的数据离散化操作。
5星
