数据清洗和数据处理是数据分析过程中非常重要的步骤。它们的主要区别在于数据清洗是在数据处理之前进行的，目的是使数据能够被正确地处理。数据处理则是对经过清洗后的数据进行计算和分析。
一、数据清洗
数据清洗是对数据进行检查、处理、修复和删除不必要的数据的过程。目的是使数据能够被正确地处理。以下是一些清洗数据时需要注意的问题：
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.dropna() # 删除缺失值
df = df.fillna(df.mean()) # 用均值填充缺失值
示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df[np.abs(df.data - df.data.mean()) <= (3 * df.data.std())] # 删除超过3倍标准差的异常值
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.drop_duplicates() # 删除重复值
二、数据处理
在数据清洗之后，接下来就是数据处理的过程，它是对经过清洗的数据进行计算和分析的过程。以下是一些处理数据时需要注意的问题：
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2'] # 创建新列
df = df.drop(['column1', 'column2'], axis=1) # 删除不必要的列
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.groupby(['column1']).agg({'column2': 'sum', 'column3': 'mean'}) # 对数据进行聚合
示例代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df.plot(kind='line', x='column1', y='column2') # 绘制折线图
plt.show()
总之，数据清洗和数据处理是数据分析过程中非常重要的步骤。只有经过正确的清洗和处理后，才能得到准确的分析结果。
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