利用数据可视化工具探索数据清洗过程中的模式和异常。通过这种方式，用户可以快速识别需要进一步处理的数据点，从而提高数据质量和分析的准确性。
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打数据的交道久了，光用原生的 Pandas 总有点不够看。pandas_ext-0.4.7.tar.gz就是那种你用上就放不下的小工具包，扩展了一些在里蛮常用但 Pandas 原生没内置的功能，起来更顺手，逻辑也更清晰。缺失值、列重命名、复杂分组这些操作，它做得挺贴心，写法也比较优雅，不用一大串链式
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该方法用于清洗电话号码文本数据，去除其中的非数字字符，保留纯净的电话号码信息。适用于处理存储在txt文件中的电话号码数据。
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清理 PM2.5 数据，一般来说都挺麻烦的，但这份资料做得相当不错，手把手教你如何清理和重建数据。，它了 PM2.5 数据的基础清理技巧，像是去除空值、重复数据和异常值的都到位。，作者还分享了怎么重建这些数据，保证数据的完整性和准确性。对于想要把 PM2.5 数据用于或者进一步可视化的同学，真的蛮实
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某东评论的抓取项目，整个流程走得挺顺的。从评论内容抓取到情感、再到可视化展示，流程比较完整，适合当数据库课程设计练练手。像会员等级、购买时间这些数据拿来做画像也蛮有意思的，对后续个性化推荐挺有参考价值。抓取的内容也挺全，评论、星级、型号都在，数据清洗这块也用得上pandas。如果你对电商数据感兴趣，
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