数据预处理是数据科学和机器学习流程中的关键步骤。它涉及对数据进行清洗、转换和整理，以便于后续的分析和建模。
常见的数据预处理任务
- 数据清洗：去除或修正错误、缺失和不一致的数据。
- 数据转换：将数据转换为适合模型输入的格式。
- 数据集成：将来自不同来源的数据合并。
- 数据规约：减少数据集的大小，同时保持数据的完整性。
数据预处理工具
本站提供多种数据预处理工具，包括：
- Pandas：用于数据处理和分析的强大库。
- NumPy：支持大型、多维数组和矩阵运算。
- Scikit-learn：提供多种数据预处理和机器学习算法。
案例研究
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数据预处理流程图
相关资源
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