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如何解决数据清洗过程中繁琐的手动编码问题？

2025-08-25

1.1 K

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
智能纠错：通过AST检测并修复代码语法错误
可视化验证：可追加ai("显示清理后的数据分布")验证结果

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。

本答案来源于文章《AiPy：自动化运行Python代码完成数据分析任务》

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