数据清洗是量化策略开发过程中不可缺少的一个环节,其结果质量直接关系到策略回测的准确度。因此，在数据分析之前，研究员往往会花费大量的时间来进行数据清洗工作。以下数据清洗的做法，不正确的有( )。A.数据录入过程，数据整合过程都可能会产生重复数据，可以直接删除B.Pandas中可以使用fillan方法替换缺失值数据C.对于数据中的离群值，不予处理D."3"和3是同一个值

考查要点：本题主要考查数据清洗的基本概念和常见操作，重点在于识别错误的数据处理方法。
解题核心思路：需逐一分析选项，结合数据清洗的常见操作规范，判断其正确性。
破题关键点：

1. 重复数据处理：需先确认重复数据的来源和性质，不能直接删除。
2. 缺失值处理：Pandas中fillna是常用方法，正确无误。
3. 离群值处理：离群值通常需处理，否则会影响分析结果。
4. 数据类型敏感性：字符串与数值类型不同，需统一类型后再处理。

选项A

错误原因：直接删除重复数据可能丢失有效信息。
正确做法：应先通过duplicated()或drop_duplicates()函数识别重复数据，再根据业务逻辑判断是否删除。

选项B

正确性：Pandas中的fillna()方法是替换缺失值的标准操作，例如：

df.fillna(0)  # 用0填充缺失值

选项C

错误原因：离群值可能由数据错误或极端情况引起，需通过统计方法（如箱线图、Z-score）检测后处理，否则会影响模型准确性。

选项D

错误原因："3"是字符串类型，3是整数类型，需通过astype()统一类型，例如：

df['col'] = df['col'].astype(int)  # 将字符串转为整数