高级数据清洗方法

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参考文献

Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 一本权威指南，涵盖了使用 Pandas 进行数据处理、清洗和准备，包括处理缺失数据、不一致格式和数据转换的技术。
Data Matching: Concepts and Techniques for Record Linkage, Entity Resolution, and Duplicate Detection, Peter Christen, 2012 (Springer) DOI: 10.1007/978-3-642-28266-9 - 一本基础性学术书籍，详细介绍了使用各种匹配算法识别和链接记录、实体解析以及检测细微重复的高级技术。
Outlier Detection: A Survey, Varun Chandola, Arindam Banerjee, and Vipin Kumar, 2009 ACM Computing Surveys, Vol. 41 (Association for Computing Machinery (ACM)) DOI: 10.1145/1541880.1541882 - 一篇被广泛引用的调查论文，提供了关于异常值检测方法的全面概述和分类，包括统计、基于邻近度和基于模型的方法。
Data Cleaning, Ihab F. Ilyas, Xu Chu, 2019 Vol. 28 (Association for Computing Machinery and Morgan & Claypool Publishers) DOI: 10.1145/3342502 - 一本学术书籍，系统地阐述了现代数据清洗的挑战和技术，涵盖了各种数据质量问题及其解决方案。
Pandas User Guide: Working with Text Data, The Pandas Development Team, 2024 - 官方文档，详细介绍了 Pandas 强大的字符串方法和正则表达式功能，用于清洗、标准化和转换文本数据。