数据预处理是数据分析中非常重要的一环，它确保了后续分析的质量和准确性。本文将介绍Python中常用的数据预处理方法。
1. 数据清洗
数据清洗是预处理的第一步，主要是处理缺失值、异常值和重复值。
- 缺失值处理：可以使用均值、中位数或众数填充缺失值，或者删除含有缺失值的行。
- 异常值处理：可以使用Z-score、IQR等方法检测异常值，并决定是删除还是修正。
- 重复值处理：可以使用
duplicated()方法检测重复值，并决定是删除还是保留。
2. 数据转换
数据转换包括数据类型转换、归一化和标准化等。
- 数据类型转换：可以使用
astype()方法将数据类型转换为所需的类型。 - 归一化：将数据缩放到[0, 1]范围内，可以使用
MinMaxScaler或StandardScaler。 - 标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，可以使用
StandardScaler。
3. 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。
- 箱线图：用于展示数据的分布和异常值。
数据可视化示例
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：
请注意，以上内容仅为示例，实际内容可能需要根据具体情况进行调整。