前言在搜集了很多文本语料之后，会开始漫长的数据清洗过程，通常要不断迭代。1.问题描述有些文本数据中，会包含一些特殊符号。猜想可能是从某些富文本编辑器中直接粘贴到了网页。如果要清除这些特殊符号，就需要专门的工具。2.相关知识Unicode标准把符号分为四大类，分别是：缩写详情[Sc]Symbol,Currency[Sk]Symbol,Modifier[Sm]Symbol,Math[So]Symbol,Other一般需要清理掉的符号会是So类型的，但还是要根据自己的数据情况具体分析。3.解决方案在数据清洗过程中遇到的符号可能包括：杂项符号、几何形状、箭头、心形、星形、表情Emoji、货币符号等。如

在搭建数据中台、数据仓库或者做数据分析之前，首要的工作重点就是做数据清洗，否则会影响到后续对数据的分析利用。那么数据清洗到底是做什么事情呢？今天我就来跟大家分享一下。数据清洗的基本概念按百度百科给出的解释，“数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。”其实从字面上来理解也是行得通的，就是把数据中的脏东西洗掉，转变为高质量的数据。那么数据中有哪些类型的脏东西呢？主要有四类：异常值、空值、重复值以及数据格式。异常值（一）判别异常值所谓的异常值，就是指偏差较大的数据，一般常用一些统计模型设定置信区间来进行异常值的判别，包含了拉依达准则、狄克逊准

在搭建数据中台、数据仓库或者做数据分析之前，首要的工作重点就是做数据清洗，否则会影响到后续对数据的分析利用。那么数据清洗到底是做什么事情呢？今天我就来跟大家分享一下。数据清洗的基本概念按百度百科给出的解释，“数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。”其实从字面上来理解也是行得通的，就是把数据中的脏东西洗掉，转变为高质量的数据。那么数据中有哪些类型的脏东西呢？主要有四类：异常值、空值、重复值以及数据格式。异常值（一）判别异常值所谓的异常值，就是指偏差较大的数据，一般常用一些统计模型设定置信区间来进行异常值的判别，包含了拉依达准则、狄克逊准

Pandas数据清洗数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要对使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。在这个教程中，我们将利用Pandas包来进行数据清洗。本文使用到的测试数据property-data.csv如下：上表包含了四种空数据：n/aNA—naPandas清洗空值如果我们要删除包含空字段的行，可以使用dropna()方法，语法格式如下：DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)参数说明：axis：

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数据清洗数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要对使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。在这个教程中，我们将利用Pandas包来进行数据清洗。处理丢失数据有两种丢失数据：Nonenp.nan(NaN)两种丢失数据的区别为什么在数据分析中需要用到的是浮点类型的空而不是对象类型？数据分析中会常常使用某些形式的运算来处理原始数据，如果原数数据中的空值为NAN的形式，则不会干扰或者中断运算。NAN可以参与运算的None是不可以参与运算在pandas中如果遇到了None形式的空值则pandas会将其强转成NAN的形

数据清洗数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要对使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。在这个教程中，我们将利用Pandas包来进行数据清洗。处理丢失数据有两种丢失数据：Nonenp.nan(NaN)两种丢失数据的区别为什么在数据分析中需要用到的是浮点类型的空而不是对象类型？数据分析中会常常使用某些形式的运算来处理原始数据，如果原数数据中的空值为NAN的形式，则不会干扰或者中断运算。NAN可以参与运算的None是不可以参与运算在pandas中如果遇到了None形式的空值则pandas会将其强转成NAN的形

目录一、背景介绍二、爬虫代码2.1展示爬取结果2.2爬虫代码讲解三、可视化代码3.1读取数据3.2数据清洗3.3可视化3.3.1IP属地分析-柱形图3.3.2评论时间分析-折线图3.3.3点赞数分布-直方图3.3.4评论内容-情感分布饼图3.3.5评论内容-词云图三、演示视频四、附完整源码一、背景介绍您好，我是@马哥python说，一枚10年程序猿。以前大家见面都问"吃了没"，最近大家见面都问"阳了没"，奈何疫情反反复复，惟愿身体安康！我用python抓取了B站上千条评论，并进行可视化舆情分析，下面详细讲解代码。二、爬虫代码2.1展示爬取结果首先，看下部分爬取数据：爬取字段含：视频链接、评论页

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