4.1.4 Pandas数据清洗培训大纲编写 填空题

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工作任务

A企业是一家康复训练机构，需要利用人工智能技术为康复患者提供个性化的康复训练计划。为了提高人工智能技术的应用效果，其采集了大量的康复数据，现计划对新进技术人员进行数据清洗工具的使用培训。

因为Pandas是Python中最为广泛使用的数据分析和操作库之一，因此这次培训将使新进技术人员掌握Pandas的主要数据清洗功能使用，能对大量的康复数据进行清洗，达到人工智能训练师四级/中级工的技能水平。

请你根据要求补全素材4.1.4.docx中的培训大纲。

技能要求

（1）能编写初级培训讲义；

（2）能对初级工、中级工开展知识和技术培训。

质量指标

（1）培训讲义编写逻辑合理；

（2）培训资料正确有效；

（3）语句组织通顺。

场地设备要求

（1）人工智能训练师主机；

（2）Office软件。

答题说明：
  • 右侧为培训大纲文档，共有 5处 学习目标需要填写
  • 回答内容与答案类似得1分，最多5分
  • 请根据每个章节的内容推断合适的学习目标

根据学习大纲补充学习目标

在下划线上填写答案
回答内容与答案类似得1分，最多5分
1 数据清洗基础理论
学习目标：掌握数据清洗的基本概念和流程。
内容：
什么是数据清洗？
数据清洗的常见任务：数据去重、缺失值处理、数据格式转换等。
数据清洗在数据分析和模型训练中的重要性。
2 Pandas简介与安装
学习目标：
内容：
读取CSV、Excel、SQL等格式的数据。
保存数据到CSV、Excel等格式。
实践操作：导入和导出康复数据集。
3 数据筛选与过滤
学习目标：
内容：
条件筛选、基于单列或多列的条件筛选数据。
数据去重、去除重复记录。
缺失值处理：识别、删除和填充缺失值。
实践操作：筛选和过滤康复数据。
4 数据转换
学习目标：
内容：
数据类型转换：转换数据类型（如字符串转日期）。
列的增删与重命名。
应用函数：使用apply和map对列进行操作。
实践操作：转换和处理康复数据。
5 数据合并与重塑
学习目标：
内容：
数据合并：concat和merge方法。
数据重塑：pivot和melt方法。
实践操作：合并和重塑康复数据。
6 数据分组与聚合
学习目标：
内容：
数据分组：groupby方法。
聚合函数：sum、mean、count等。
实践操作：分组和聚合康复数据。
7 数据可视化
学习目标：综合运用所学知识进行数据清洗项目。
内容：
项目介绍：清洗一个多来源的康复数据集。
数据采集：导入多种格式的数据。
数据清洗：使用Pandas进行数据清洗和转换。
项目评审：展示清洗成果，讲解实现思路和遇到的问题。