欢迎来到AI工具开源教程的Python数据预处理专题！通过本项目，你将掌握如何使用Python进行高效的数据清洗、转换与分析，为机器学习模型训练打下坚实基础。以下是学习路线图：

🛠️ 项目核心步骤

  1. 数据导入
    使用pandas读取数据： 

    import pandas as pd  
df = pd.read_csv("data.csv")

    数据导入流程

  2. 缺失值处理

    • 删除空值：df.dropna()
    • 填充空值：df.fillna(0)
      缺失值处理

  3. 数据标准化
    应用sklearn.preprocessing.StandardScaler进行特征缩放

    标准化示意图

  4. 特征工程
    创建新特征、编码分类变量等操作

    特征工程

🧠 实战技巧

  • 使用Jupyter Notebook进行交互式数据分析
  • 结合Matplotlib可视化数据分布
  • 探索NumPy的数组运算优势
  • 参考Python数据处理最佳实践深入学习

🌐 扩展学习

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