pandas如何清洗数据

上周在处理数据的时候，发现pandas清理数据有几个关键步骤：
- 2023年，朋友说先检查一下数据类型，比如用dtypes来查。

• 然后使用 drop_duplications() 删除重复值。
• 清除可以填充、删除或插值的缺失值。
• 处理异常值并使用描述性统计或可视化找到它们。
• 检查和编辑列标题以保持一致性和清晰度。
• 最后，使用 to_numeric() 确保数字列的数据类型正确。
  不过，每个人的情况不同，由你自己决定。对了，我想到了另外一件事：别忘了检查数据中的日期格式是否统一。