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数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。
1、选择子集。
在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。
2、列名重命名。在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。
3、缺失值处理。
获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。
4、数据类型的转换。
在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。
需知：
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
数据清洗方法：一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。
数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。
中药学前景分析及就业方向
中药学主要是培养具有中药及中药制剂生产、质量控制与评价等方面的基本知识和基本技能，能在医药、食品、轻工、农业、环保和商业等部门从事中药及中药制剂生产、检验和质量控制等方面的工作，也可从事中药开发、中药鉴定与质量评价等方面工作的高级科学技术人才。
就业前景
从整体上看，中药学专业毕业生的就业前景还是不错的，就业范围比较广。在中国，中医药事业和医药行业发展迅速，需要大量的人才。据不完全统计，全国医药行业就业人员每年以20%左右的速度增长。但是，我国在中药学专业人才方面却严重短缺，特别是高层次人才匮乏。据教育部最新统计数据显示，全国约有20万名中药学专业毕业生，其中只有20%左右的毕业生能够顺利就业。与之相比，美国从事中药学相关工作的人员就多达30万人。
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“十一五”期间我国中医药事业发展目标是：基本实现中医药现代化、产业化；逐步形成完善的中医药产业体系和创新体系；培养具有良好思想道德素质、掌握现代科学技术知识和中医药基本理论的中医药人才。
就业方向
药学专业的毕业生可以在制药企业从事中药原料、中间体、制剂工艺及药品生产、检验与质量控制、销售等方面的技术工作；在药品监督管理局、疾病预防控制中心等部门从事药品的生产管理与质量监督检查；在医院药房、药店等从事中药调剂与药剂管理工作。
报考指南
中药学专业是一门传统的基础学科，也是一门应用广泛的实用学科。近年来，随着我国经济的发展，居民收入水平不断提高，人们对健康的要求也越来越高。中药市场广阔，人才需求大，就业前景好。该专业适合想在中药行业工作的人报考。但需要注意的是，考生要根据自己的兴趣和特长选择合适的专业。
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报考建议
中药学，是一门古老的学科，具有悠久的历史。在古代，中药学是中医的一部分，和中医学一样，属于“医学”类专业。随着社会经济的发展和人口的增加，中药学逐渐走向社会的各个领域。随着人们对健康意识的增强，对中药也有了新的认识和需求。
中药学是一个比较传统、比较基础、不太需要学生太多的创新能力和创造能力的学科。
一般来讲，考生不宜报考这一专业，但是如果有一定基础、动手能力较强、对中药感兴趣，那么这一专业也不失为一个好选择。
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