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轻松使用LLM
清洁数据，清晰的见解：用于重塑电子表格的LLM工作流程，首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学本文是有关任何表格数据集自动化数据清洁的一系列文章的一部分。
数据清洁您可以使用CleanMyExcel.io服务在您自己的数据集上的本文中描述的功能，该功能是免费的，不需要注册。
cleanmyexcel.io从Why
让我们考虑一下此Excel电子表格，其中包含有关电影奖励的信息。它来自书籍清洁数据以进行有效的数据科学，可以在此处获得。
清洁有效数据科学的数据 在这里这是一个典型且常见的电子表格，每个人都可以在日常任务中拥有并处理。但是怎么了？
要回答这个问题，让我们首先回忆起使用数据的最终目标：得出帮助指导我们个人或商业生活中决策的见解。这个过程至少需要两个关键的事情：
- 可靠的数据：无问题的数据清理数据，不一致，重复，缺失值等。数据：一个促进处理和操纵的良好范围的数据框架。
第二点是任何分析的主要基础，包括处理数据质量。
返回我们的示例，想象我们要执行以下操作：
1。对于涉及多个奖项的每部电影，列出了与之相关的奖项。
2。对于每个演员/女演员赢得多个奖项，列出与他们相关的电影和奖项。
3。检查所有演员/女演员名字是否正确且标准化。
自然地，此示例数据集足够小，可以通过眼睛或手动得出这些见解（如编码一样快）。但是，现在数据集包含整个奖项历史记录；这将是耗时，痛苦和错误的，而没有任何自动化。
重塑此数据的示例：
什么是整洁的数据？形状良好的数据框架？