数据预处理是机器学习和数据分析中至关重要的一步，它涉及到数据的清洗、转换和整合，以确保后续的分析和模型训练能够顺利进行。以下是关于Python数据预处理的一些基本概念和技巧。
常用数据预处理方法
数据清洗
- 去除缺失值
- 处理异常值
- 去除重复数据
数据转换
- 数据类型转换
- 编码类别型数据
- 归一化和标准化
数据整合
- 合并数据集
- 交叉验证
Python 工具
Python 中有许多库可以用于数据预处理，以下是一些常用的库：
- Pandas: 用于数据处理和分析
- NumPy: 用于数值计算
- Scikit-learn: 提供了许多数据预处理方法
示例代码
以下是一个使用 Pandas 进行数据清洗的简单示例：
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 去除缺失值
data = data.dropna()
# 处理异常值
data = data[(data['column'] > 0) & (data['column'] < 100)]
# 去除重复数据
data = data.drop_duplicates()
扩展阅读
想要了解更多关于Python数据预处理的知识，可以阅读以下文章：
图片示例
数据清洗
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数据转换
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数据整合
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