Python数据预处理：3个常用函数/库推荐

Pandas：Pandas 是一个强大的数据处理工具包，提供了丰富的数据结构和数据分析方法。它可以用于读取、处理和分析各种类型的结构化数据。使用 Pandas，可以轻松地进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。例如，可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件，使用 dropna() 函数删除含有缺失值的行，使用 fillna() 函数填充缺失值，使用 apply() 函数对数据进行转换等。

NumPy：NumPy 是 Python 的一个科学计算库，提供了高效的多维数组对象以及对数组进行操作的函数。NumPy 提供了各种数值计算和线性代数函数，可以用于数据预处理中的数值计算、数组转换等操作。例如，可以使用 NumPy 的 reshape() 函数改变数组的形状，使用 mean() 函数计算数组的均值，使用 median() 函数计算数组的中位数等。

Scikit-learn：Scikit-learn 是一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具函数。它包含了数据预处理的相关功能，例如特征缩放、特征选择、特征编码等。Scikit-learn 提供了多种预处理函数，例如 StandardScaler() 函数可以对数据进行标准化，MinMaxScaler() 函数可以对数据进行归一化，OneHotEncoder() 函数可以对分类变量进行独热编码等。使用 Scikit-learn，可以方便地对数据进行预处理，并用于后续的机器学习建模。