Python 数据预处理示例

数据预处理是机器学习和数据分析中非常重要的一步，它可以帮助我们清理、转换和整合数据，以便更好地进行模型训练和分析。以下是一些使用 Python 进行数据预处理的基本示例。

常见的数据预处理步骤

1. 数据清洗：包括去除重复数据、处理缺失值、去除噪声等。
2. 数据转换：包括特征缩放、编码类别变量等。
3. 数据集成：将多个数据源中的数据合并在一起。

示例代码

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

# 加载数据
data = pd.read_csv('/path/to/data.csv')

# 数据清洗
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 数据转换
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2']])

# 编码类别变量
label_encoder = LabelEncoder()
data['category'] = label_encoder.fit_transform(data['category'])

# 数据集成
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, data['target'], test_size=0.2)

扩展阅读

更多关于数据预处理的资料，您可以参考以下链接：

• Python 数据预处理教程
• 机器学习数据预处理最佳实践

图片展示

数据预处理过程中，数据可视化是一个非常有用的工具。以下是一些数据可视化的示例图片：

注意：以上代码和链接仅为示例，实际使用时请根据具体情况进行调整。