创建数据集是机器学习和数据分析的基础步骤，以下是关键流程：
明确目标
确定数据集用途（如训练模型、验证效果等）目标设定
🔗 点击了解数据格式规范数据收集
通过API、文件导入或网络爬虫获取原始数据数据采集数据清洗
- 处理缺失值：
fillna()或人工补全 - 去除重复项：
drop_duplicates() - 标准化格式：统一时间戳、单位等数据清洗
- 处理缺失值：
特征工程
特征选择、编码、归一化等预处理操作特征处理存储与版本管理
使用CSV、Parquet格式存储，配合Git进行版本控制存储方案
📊 推荐工具
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