数据处理是人工智能领域的重要环节，本教程将介绍一些数据处理的基础知识和常用方法。
常用数据处理方法
- 数据清洗：去除数据中的噪声和不完整的数据。
- 数据转换：将数据转换为适合机器学习的格式。
- 特征工程：提取数据中的有效特征，提高模型的性能。
实践案例
以下是一个数据清洗的实践案例：
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 去除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 去除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)
扩展阅读
想要了解更多数据处理的知识，可以阅读本站的数据处理基础教程。
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数据清洗前后的对比：