Python面试宝典：Python中与数据处理与清洗相关的面试笔试题（1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer）

Python面试宝典：1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第二部分：Python高级特性：第二十六章：Python与数据科学：第二节：数据处理与清洗】

• 第二十六章：Python与数据科学
• • 第二节：数据处理与清洗
  • • 1. 数据处理工具
    • • 1.1 Pandas
      • 1.2 NumPy
    • 2. 数据清洗工具
    • • 2.1 处理缺失值
      • 2.2 数据类型转换
      • 2.3 处理重复数据
      • 2.4 处理异常值
    • 3. 数据转换与特征工程
    • • 3.1 数据标准化与归一化
      • 3.2 特征提取与选择
    • 4. 示例代码
  • python中与数据处理与清洗相关的面试笔试题
  • • 面试题 1
    • 面试题 2
    • 面试题 3
    • 面试题 4
    • 面试题 5

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第二十六章：Python与数据科学

第二节：数据处理与清洗

在Python中，数据处理与数据清洗是数据分析和机器学习的重要步骤。这些步骤确保数据的质量，提升模型的准确性和可靠性。以下是Python中常用的与数据处理和数据清洗相关的知识和工具：

1. 数据处理工具

1.1 Pandas

Pandas是Python中最常用的数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。

• DataFrame：二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL表。
• Series：一维数组，带有标签的数组。

常用操作：

• 读取数据：pd.read_csv(), pd.read_excel(), pd.read_sql()
• 数据选择：df['column'], df.loc[], df.iloc[]

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