日常工作中，分析师会接到一些专项分析的需求，首先会搜索脑中的分析体悉，根据业务需求构建相应的分析模型（不只是机器学习模型），根据模型填充相应维度表，这些维度特征表能够被使用的前提是假设已经清洗干净了。
但真正的原始表是混乱且包含了很多无用的冗余特征，所以能够根据原始数据清洗出相对干净的特征表就很重要。
前两天在TowardsDataScience上看到一篇文章，讲的是用Pandas做数据清洗，作者将常用的清洗逻辑封装成了一个个的清洗函数。