当谈到数据科学家的工作时，我们常常想象他们坐在电脑前，眯着眼睛研究大量的数据。然而，这只是冰山一角。数据科学家的工作既有技术挑战，也有艺术性的成分。他们需要在海量数据中发现模式和趋势，同时要将这些发现转化为可操作的见解。本文将探讨数据科学家的日常工作，以及他们如何应用代码来挖掘数据中的宝藏。 数据收集与清洗 在数据科学家的工作中，数据收集是不可或缺的一环。这可能涉及从多个来源收集数据，包括数据库、API接口、网络抓取等。然而，很少有数据是完美的。因此，清洗数据是确保数据质量的重要步骤之一。让我们以Python为例展示数据清洗的过程。 importpandasaspd 读取数据 data=p...