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上一篇博客，我们学习了如何使用 Pandas 处理数据分析中最常见的 “脏数据”：缺失值、重复值和异常值。 这为我们处理数据质量问题打下了坚实的基础。 然而，数据清洗的挑战远不止于此。 在实际数据中，我们还会经常遇到 数据类型不一致、数据格式不规范、文本数据混乱、日期时间数据处理复杂 等问题。

数据规范性的重要性：分析结果的基石

想象一下，你正在分析一份销售数据，其中 “销售额” 列的数据类型有时是数字，有时是包含货币符号的文本 (例如 “￥1,200.00”)；“日期” 列的格式五花八门 (“2023-10-27”, “10/27/2023”, “2023年10月27日”)；“商品描述” 列包含多余的空格、大小写混乱。 如果直接使用这些不规范的数据进行分析，将会遇到各种问题：

• 计算错误： 包含文本的 “销售额” 列无法直接进行求和、平均等数值计算。
• 无法比较和排序： 格式不统一的 “日期” 列无法正确比较先后顺序或进行时间序列分析。
• 分组聚合失败： 大小写混乱、包含多余空格的 “商品描述” 列会导致同一商品被识别为不同类别ÿ