无论您是进行探索性数据分析还是构建复杂的机器学习系统，您都需要确保数据已经清洁
网络是作为数据来源的一种高价值资产。例如，用于创建大型语言模型的大部分训练数据来自于网络。
然而，它通常没有最合适的格式。网络数据主要是非结构化的（即以自由文本的形式）。即使它有预定义的结构，网络数据在用于分析目的之前需要进行大量的清洁和预处理。
在本文中，我们将使用pandas库来清理一个混乱的数据集，其中包括汽车的价格和其他一些属性。
如果您想要按照并执行代码，您可以从我的 datasets 仓库下载数据集。它被称为“mock_car_dataset”。我们将在这个混乱的数据集上执行以下一些操作：
- 字符串操作
- 处理数据类型
- 根据字符串进行筛选
- 替换值
- 使用其他列更新列值
- 格式化数值数据
- 分析数据以检测问题
我用虚拟数据创建了这个数据集。但它就像您从网络上爬取的汽车数据集一样。我知道，因为我之前做过。
该数据集是以CSV格式呈现的。让我们首先创建一个pandas DataFrame：
import pandas as pd# 创建DataFramecars = pd.read_csv("mock_car_dataset.csv")# 检查形状cars.shape # 输出(20, 6)该数据集包含20行和6列，这意味着我们有20辆汽车的6个属性的数据。尽管这是一个小数据集，但我们将执行的操作同样适用于更大的数据集（即几十万行）。
让我们看看这些属性是什么（ cars.head() 会展示以下内容）：