数据预处理是数据分析的关键步骤，而数据清洗则是其中不可或缺的一环。将重点介绍如何使用 Python 对 Excel 数据进行过滤和清洗操作，以提高数据质量，为后续分析奠定基础。

我们会探讨以下几个方面：

  1. 读取 Excel 数据: 使用 Python 库 (如 Pandas) 读取 Excel 文件，并将其转换为可处理的数据结构。
  2. 数据过滤: 根据特定条件筛选数据，例如提取符合特定值范围或满足特定模式的数据。
  3. 缺失值处理: 识别和处理缺失数据，可选择删除、填充或使用插值法等方式进行处理。
  4. 重复值处理: 查找并删除重复数据，确保数据集的唯一性。
  5. 数据格式转换: 将数据转换为适合分析的格式，例如日期格式转换、文本数据标准化等。

通过学习，你将掌握使用 Python 进行数据清洗的基本技能，并能将其应用于实际项目中，提升数据分析效率。