實現方法。

一、什么是數據規范化

數據規范化是指將不規范的數據轉換成符合標準的數據，使其具有更好的可讀性和可用性。不規范的數據包括數據格式不統一、數據類型不一致、數據缺失或錯誤等等。數據規范化可以通過一系列的處理步驟來實現，包括數據清洗、數據轉換、數據合并等等。

dase和Series兩種數據結構，可以方便地進行數據清洗、轉換、合并等操作。

dasa方法刪除缺失值

portdas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')a()

Py中用于科學計算的庫，它提供了高效的數組操作和數學函數，可以方便地進行數據轉換和計算。

Py庫中的astype方法將數據類型轉換為指定類型

portumpyp

p.array([1, 2, 3, 4, 5])

data = data.astype(float)

（正則表達式）

正則表達式是一種用于匹配字符串的模式，可以方便地進行字符串操作和匹配。

例如，我們可以使用正則表達式匹配特定格式的字符串，并進行替換和清洗

port re

data = '2019-01-01'

data = re.sub('-', '', data)

dasPy庫和方法，希望對讀者有所幫助。