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Around 80% of time in data analysis is spent on cleaning and preparing data for analysis. This is, however, an important task, and is a prerequisite to the rest of the data analysis workflow, including visualization, analysis and reporting. Python and R are considered a popular choice of tool for data analysis, and have packages that can be best used to manipulate different kinds of data, as per your requirements. This book will show you the different data wrangling techniques, and how you can leverage the power of Python and R packages to implement them.
大约80%的数据分析时间用于清理和准备数据进行分析。然而，这是一项重要的任务，也是数据分析工作流其余部分（包括可视化、分析和报告）的先决条件。Python和R被认为是数据分析的常用工具，它们的包可以根据您的需求最好地用于操作不同类型的数据。本书将向您展示不同的数据争用技术，以及如何利用Python和R包的强大功能来实现它们。
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