通过AiPy实现自动化数据清洗
数据清洗是数据分析中最耗时的环节之一，传统方法需要手动编写Python代码处理缺失值、格式转换等问题。AiPy通过以下步骤解决这一痛点：
- 自然语言描述任务：使用类似
ai("清理sales.csv中的缺失值并用中位数填充")的指令，系统自动生成代码 - 自动库管理：如需pandas等库，会提示安装确认
- Intelligent error correction：通过AST检测并修复代码语法错误
- visualization and verification：可追加
ai("显示清理后的数据分布")Verification results
进阶技巧：在Python模式中使用%hist查看历史生成代码，保存为脚本复用。对于复杂清洗流程，可分阶段执行多个ai()指令。
This answer comes from the articleAiPy: automating the task of running Python code for data analysisThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决数据清洗过程中繁琐的手动编码问题？
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