数据预处理：方法、步骤及 Python 代码示例

数据预处理是机器学习和数据挖掘中不可或缺的一步，它可以提高数据质量，使模型更准确、更有效。基本的数据预处理操作包括以下几个步骤：

1. 数据清洗：删除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

   • 删除重复数据：使用 pandas 库的 drop_duplicates 函数。
   • 处理缺失值：使用 pandas 库的 fillna 函数、interpolate 函数等。
   • 处理异常值：使用箱线图、Z-score 等方法。

2. 数据转换：将数据从一种形式转换为另一种形式，例如将分类数据转换为数值型数据、将日期时间数据转换为时间戳等。

   • 使用 pandas 库的 map、apply 等函数进行数据转换。

3. 数据归一化：将不同尺度、单位的数据转换为统一的尺度和单位，例如将数值型数据标准化或者归一化。

   • 使用 sklearn 库的 MinMaxScaler、StandardScaler 等函数进行数据归一化。

4. 数据集成：将多个数据源中的数据进行整合，例如将多个表格合并为一个表格。

   • 使用 pandas 库的 merge 函数进行数据集成。

5. 数据降维：将高维数据转换为低维数据，例如使用 PCA、LDA 等算法。

   • 使用 sklearn 库的 PCA、LDA 等函数进行数据降维。