Python 数据预处理教程

数据预处理是数据分析和机器学习中的重要步骤。本文将介绍如何使用 Python 进行数据预处理。

数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除无效、错误或不一致的数据。

• 缺失值处理：可以使用 pandas 库中的 dropna() 或 fillna() 方法进行处理。
• 异常值处理：可以使用 scipy 库中的 zscore() 方法检测异常值。

数据转换

数据转换是将数据转换为适合模型输入的格式。

• 数值化：将分类数据转换为数值数据，可以使用 LabelEncoder 或 OneHotEncoder。
• 归一化：将数值数据缩放到相同的尺度，可以使用 MinMaxScaler 或 StandardScaler。

数据可视化

数据可视化可以帮助我们更好地理解数据。

• 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
• 直方图：用于展示数据的分布情况。

散点图示例

扩展阅读

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