数据清洗（Data Cleaning）是指在数据分析和建模之前，对数据进行检查、修正和转换，以提高数据质量和准确性的过程。数据清洗通常包括以下步骤： 处理缺失值 删除重复数据 纠正数据类型 处理异常值 通过数据清洗，我们可以确保数据集更适合后续的分析或机器学习任务。 Python 数据清洗示例 Ti

结构化数据 定义 指那些具有预定义格式、高度组织化、易于搜索和分析的数据。这类数据通常存储在关系型数据库中，采用表格形式（行和列）存储。 核心特征 固定的模式： 数据有明确的结构和数据类型（如整数、字符串、日期、布尔值等）。 表格

可扩展标记语言（eXtensible Markup Language），用于存储和传输结构化数据。 特点 标签可自定义（与HTML固定标签不同） 严格区分大小写 是纯文本格式，独立于平台和语言 应用场景 配置文件（如Spring）、Web服务（SOAP）、数据交换（如RSS

在编程中，数组（Array）和映射（Map，或称字典、哈希表）是两种常用的数据结构，但它们的特性、用途和实现方式有显著差异。以下是两者的主要区别： 存储结构 数组 • 存储连续内存空间中的一组元素，元素通过整数索引（如 0, 1, 2...）访问。 • 元素类型通常统一（如整数数组、字符串数组）。