1 前言
保持数据格式一致以及可读，否则数据不可能正确合并
清洗数据的过程中记下清洗过程的每一步，方便数据回溯以及过程复用
2 数据清洗基础知识
2.1 找出需要清洗的数据
仔细观察文件，观察数据字段，寻找不一致的地方
2.1.1 替换标题
将不宜动读的短标题换成容易理解的长标题
2.1.2 合并标题与数据
2.2 数据格式化
将可读性差的数据和数据类型转换为可读性强的格式
2.2.1 格式化字符串与数据
推荐 format()
2.2.2 格式化日期
import datetime
datetime.strftime() 日期转换为字符串
datetime.strptime() 字符串转化为日期
2.3 找出离群值与不良数据
错误数据：查看数据值是否有错误（缺失）
离群值：NA
2.4 找出重复值
2.4.1 判断数据唯一性
a.找到唯一键
b.利用集合，numpy库，去重
2.5 模糊匹配
多个数据集或者未标准化的脏数据，可以用模糊匹配来寻找和合并重复值
相关功能包
fuzzywuzzy
2.6 正则表达式
re包
2.7 处理重复记录
a. 合并重复行
b.合并不同数据集(pandas)