数据预处理指南

数据预处理是数据分析和机器学习项目中的关键步骤。它涉及清洗、转换和整理数据，以便于进一步的分析和建模。

数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除或修正数据中的错误和不一致。

缺失值处理：可以使用均值、中位数或众数填充缺失值。
异常值检测：可以使用箱线图或标准差方法检测异常值。

数据转换

数据转换包括将数据转换为适合分析的形式。

特征工程：创建新的特征或转换现有特征。
编码：将类别数据转换为数值数据。

数据归一化

数据归一化是使数据具有相同尺度，以便模型可以更好地学习。

标准化：减去均值并除以标准差。
归一化：将数据缩放到[0, 1]或[-1, 1]之间。

示例

以下是一个数据预处理的示例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('/path/to/data.csv')

# 处理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 检测并处理异常值
data = data[(data['feature'] > 0) & (data['feature'] < 100)]

# 特征工程
data['new_feature'] = data['feature'] ** 2

# 归一化
data['normalized_feature'] = (data['feature'] - data['feature'].mean()) / data['feature'].std()

# 保存处理后的数据
data.to_csv('/path/to/processed_data.csv', index=False)

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