資料清理

資料質量是任何資料科學專案的基石。資料質量差會導致錯誤的模型、誤導性的見解以及代價高昂的業務決策。在本指南中，我們將探索如何使用 Python 構建強大而簡潔的資料清理和驗證流程。

資料清理曾經是一個耗時且重複的過程，佔用了資料科學家大量的時間。但現在有了人工智慧 (AI)，資料清理過程變得更快、更智慧、更高效。ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 模型可以自動化處理從糾正格式問題到處理缺失資料和異常值等所有操作。Google Colab、Google Sheets、Windsurf 和 Cursor 等平臺都已將 AI 模型融入其中，即使是非程式設計師也能更輕鬆地實現資料清理流程的自動化。在本文章中，我們將探討 AI 如何更好地改變資料清理流程。

在 Excel 中清洗資料不僅僅是一個技術步驟；它是將原始資訊轉化為企業敏銳洞察的基礎。在本文中，我將向您解釋什麼是資料清理，並指導您如何在 Excel 中刪除重複項並清洗資料。

我們將探討適合初學者和專家的 Pandas 資料清理單行示例。您還將發現基本的 Python 資料清理庫，讓預處理變得高效而直觀。準備好以更智慧而非更困難的方式清理資料了嗎？讓我們深入瞭解緊湊而強大的單行程式碼！