在ETL过程中，数据清洗至关重要。Pandas库通过处理缺失值、标准化格式和合并数据等功能，简化了数据清洗。以银行营销数据为例，展示了如何使用Pandas解决常见数据问题，确保数据适合分析。Pandas是数据工程师的重要工具。
这份数据集是基于2012年Moro等人发布的银行营销数据集改编而来，包含葡萄牙某银行的电话推销数据，共有45211位客户。数据集包含客户的年龄、职业、婚姻状况、教育水平等属性，目标属性是客户最后是否办理定存。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
