使用pandas和numpy进行数据理解与清晰

处理缺失值

        可以使用dropna()方法删除包含空值的行或列，或者使用fillna()方法填充空值。例如，可以用均值、中位数或众数来填充空值，代码示例如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df.fillna(df.mean(), inplace=True)  # 使用均值填充

处理重复数据

        可以使用duplicated()方法来识别重复的行，然后使用drop_duplicates()方法删除这些重复的行。例如： 

import pandas as pddf = pd.DataFrame(data)
duplicates = df[df.duplicated()]
df_unique = df.drop_duplicates()

数据类型转换

有时候需要将数据集中的某一列转换为特定的数据类型，可以使用astype()方法。例如：

df['A'] = df['A'].astype(int)

 数据可视化

    虽然Pandas本身不直接提供数据可视化功能，但它可以与其他可视化库（如Matplotlib、Seaborn等）无缝集成。例如，使用Matplotlib创建直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['value'], bins=30, edgecolor='black')
plt.title('Histogram of Value')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()