关于#python#的问题：对于大量的数据集进行清洗

对于全球航班数据集，下面是一部分数据集，要怎样清洗，要将剩下数据导入mysql，并且剩多少数据可方便后续做可视化

清洗要注意的几点：缺失值、重复的数据集元素、日期格式统一，你的数据集有多大是excel格式吗？

要清洗全球航班数据集并将其导入MySQL数据库，可以按照以下步骤进行操作：

数据清洗：

检查数据集的列名和数据类型，确保它们与MySQL表中的列匹配。
删除重复的行，以确保每个航班仅出现一次。
检查并处理缺失值，可以根据情况进行填充或删除包含缺失值的行。
删除不需要的列，只保留与后续可视化相关的数据列。
创建MySQL数据库表：

在MySQL中创建一个新的数据库，命名为适合你的需求。
创建一个与数据集中列对应的表，确保列的名称和数据类型与数据集匹配。
导入数据到MySQL：

使用适当的MySQL客户端（如MySQL Workbench）连接到你的MySQL数据库。
将清洗后的数据保存为适合导入到MySQL的格式，如CSV文件。
使用MySQL的LOAD DATA INFILE语句或MySQL Workbench的导入功能，将CSV文件导入到MySQL表中。
数据可视化：

使用合适的工具（如Python中的matplotlib、seaborn或Tableau等）连接到MySQL数据库，并编写查询来获取所需的数据。
根据你的可视化需求，选择适当的图表类型和参数来创建可视化图表。
关于剩下多少数据可方便后续做可视化，这取决于你在清洗数据时的处理方法以及你在可视化中感兴趣的数据维度和特征。清洗数据可能会导致数据的一些损失，但如果你正确地处理了缺失值和重复行，并且只保留了与可视化相关的列，那么你应该还会保留足够的数据以支持后续的可视化分析。