[CDA直播]使用Pandas进行数据清洗案例实战

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“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析     

现实使用的数据常常是含有噪声的、遗漏的和不一致的。无论是进行统计分析、机器学习还是深度学习，都要求数据真实可靠，数据格式统一。

所以，数据清洗到底是在清洗些什么？

通常来说，你所获取到的原始数据不能直接用来分析，因为它们会有各种各样的问题，如包含无效信息，列名不规范、格式不一致，存在重复值，缺失值，异常值等.....

本次直播给大家介绍如何用Python中自带的Pandas和NumPy库进行数据清洗。在正式介绍直播内容之前，先简单介绍一下这两个非常好用的库。

Pandas的名称来自于Panel data和Python数据分析data analysis，是Python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，被作为金融数据分析工具，为时间序列分析提供了很好的支持，并于2009年底开源出来。

NumPy是Numeric Python的缩写，是Python的一种开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵matrix，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库，专为进行严格的数字处理而产生。

=== 直播公开课 ===
一、直播主题
使用Pandas进行数据清洗案例实战

二、直播时间
5月24日 周五 20:00~21:00

三、直播提纲
1. 为什么要做数据清洗？
2. 什么是干净的数据：完整、一致、真实可靠、正确、唯一
3. 数据清洗的一般过程：观测分析-模式匹配-清洗处理
4. 案例一则：产品供应时间分析案例

四、参与直播
1. 在线报名预约
http://www.peixun.net/view/1391.html

2. 扫码添加好友回复“Python”加入直播群：

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掌握数据清洗利器Pandas，让你的数据分析工作游刃有余！

谢谢分享

谢谢分享，已经报名学习！

使用Pandas进行数据清洗案例实战！

数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等

支持一下。这个课非常好希望对学习其它软件的我也有启发

支持一下了

谢谢分享

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