本篇针对官方统计数据讲解文件读取、数据结构查看与缺失值处理的完整流程，附可直接复用的代码，帮你快速上手经济数据预处理。这部分代码运行结束后，你可以得到补全的完整数据，便于下一步“特征工程”与“标准化 / 归一化”的进行。“数据清洗”部分完整源码 .ipynb 文件（包括：缺失值处理、特征工程、标准化 / 归一化）已在资源处挂载，需要的朋友可自行下载。一、查看数据、明确目标 首先，对于Economy_1的数据，全部来自于官方统计年鉴、公报与期刊，能够获取到的数据均为标准口径下的标准数据。因此，在确保采集的每个指标数据对应的年份、地区都正确的情况下，不需要处理 “异常值”，即使有较大、较小极度偏离的数据，也是在某年、某地区的现状就是如此。 所以，我们对收集到的数据只做对应指标的缺失值补全、四则运算和标准化 /归一化处理。二、文件读取 1.作为一个研究项目，我们可以把数据文件与程序文件放在同一个文件夹中，一是方便编写代码时不用再去溯源绝对路径，二是方便后期的文件打包； 2.看数据文件的格式，比如在这里我们的文件格式是 .xlsx（但对于大规模数据一般用的时 .csv，想改的话可以“文件另存为 → 文件类型（改成 .csv）→ 保存”）； 3. 导入包：import pandas as pd 4. 读取文件：df_1 = pd.read_excel("1 创新驱动-原始数据.xlsx") 5. 查看数据存储格式：df_1.head(20) 运行结果： 由此，我们可以看到每条记录是按照2013 - 2023 的时间顺序、分地区依次存储的，且第一条记录对应索引号 0，第二十条记录对应索引号 19。 如果在读取文件时，将参数 index_col 设置为索引号，索引号对应的列就会变成索引，后续计数将不会把它当作一列数据计入：df_1 = pd.read_excel("1 创新驱动-原始数据.xlsx", index_col = 0) print(df_1.head(20)) 运行结果：三、缺失值处理 先明确，我们获取到的原始数据是标准的（异常值只与 “年份 + 地区” 状态有关，与统计错误无关）、准确的（与溯源到的原始数据 / 文件中的数据保持一致，无录入错误）、需要进行衍生计算的（部分原始数据需要通过四则运算才能变成可以衡量Economy_1的指标）。 但是，在采集原始数据的过程中，个别数据由于统计、公示等原因无法找到和获取，那就产生了 “缺失值”。在研究过程中，对 “缺失值” 的处理办法大致有两种：补全和删除