数据分组方法在数据清洗中的应用
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简介：
本研究探讨了数据分组方法在提高数据清洗效率和质量方面的应用，通过合理分组可以有效识别并处理异常值及缺失值问题。
数据分组方法
通过特定字段对数据集进行分组，并运用相应的函数来获取结果是常见的数据分析操作。
使用`groupby()` 方法可以创建一个 `GroupBy` 对象，语法为：`df.groupby(by=)`。
可以在 `GroupBy` 对象上应用各种描述性统计方法，例如：
- count() 计算数量
- mean() 求平均值
- median() 计算中位数
- max() 找到最大值
- min() 查找最小值
导入所需的库：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
```
获取当前工作目录：
```python
os.getcwd()
```
更改工作目录（假设路径为：D:\Jupyter\notebook\Python数据清洗实战\data清洗之数据统计）:
```python
os.chdir(D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\data清洗之数据统计)
```
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