Data Cleaning and Preprocessing using Python

布时间：2025年10月  

格式信息：MP4格式 | 视频：h264编码，1280×720分辨率 | 音频：AAC编码，44.1千赫兹，双声道  

课程信息：难度级别：所有水平 | 类别：电子学习（eLearning） | 语言：英语+字幕 | 时长：114课时（8小时6分钟） | 大小：2.32GB  

### 课程名称

《逐步学习数据清洗与转换》

### 你将学到的内容

1. Python编程基础，包括数据类型、运算符、数据结构及控制流结构。

2. 如何检测并处理错误、删除重复记录以及处理缺失值。

3. 将变量调整为适合分析的格式，确保变量间的一致性与兼容性。

4. 把多个来源的数据整合到同一个数据集中。

5. 数据简化——在保留关键信息的同时简化数据集。

6. 正确组织和结构化数据集，使其符合待开发分析或模型的格式要求。

7. 运用简单与高级技术，通过Python完成数据清洗与预处理的各个阶段。

### 前置要求

无需编程经验，也无需统计学知识。

### 课程介绍

你是否曾想应用机器学习、制作有影响力的可视化图表或生成可靠报告，却发现数据混乱、不完整或结构不佳？本课程旨在从源头帮你避开这些障碍。

在课程中，你将通过简单的逐步教学，学习Python基础以及专业数据清洗与预处理所需的全部知识。

你将学到：

- Python基础与数据结构

- 如何安装并使用Jupyter Lab与Anaconda Prompt

- 导入、探索和转换CSV、Excel、JSON等格式文件的技巧

- 操作关键数据结构，如列表、字典、数组、序列（Series）和数据框（DataFrames）

- 清洗空值、重复值与错误数据

- 使用多种技术检测异常值

- 数据预处理，为模型与分析准备好数据

此外，每个视频都包含可下载的脚本与示例文件，你可直接在自己的环境中练习，无需从零开始输入所有内容。

本课程适合：

- 刚入门数据科学的新手