数据清洗与特征工程：Python Pandas 实践指南

本文将使用 Python Pandas 库演示数据清洗和特征工程的基本步骤，涵盖了缺失值处理、重复值去除、异常值处理、数据归一化、标准化等常见操作。

1. 读取数据

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel('E:/pythonProject5/深度学习/新建 XLS 工作表.xls')

# 打印数据的列名
print(data.columns)

2. 数据清洗

2.1 删除缺失值

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

2.2 删除重复值

# 删除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

2.3 处理异常值

# 处理异常值
data = data[(data['score'] >= 0) & (data['score'] <= 100)]

3. 特征工程

3.1 数据归一化

3.1.1 最小-最大规范化

# 最小-最大规范化
def min_max_scale(data):
    return (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

# 对数据进行归一化
data['score'] = min_max_scale(data['score'])

3.1.2 Z-score规范化

# Z-score规范化
def z_score_scale(data):
    return (data - data.mean()) / data.std()

# 对数据进行归一化
data['score'] = z_score_scale(data['score'])

3.2 数据标准化

3.2.1 Box-Cox变换

from scipy.stats import boxcox

# Box-Cox变换
data['score'], _ = boxcox(data['score'])

# 对数据进行标准化
data['score'] = z_score_scale(data['score'])

3.2.2 Yeo-Johnson变换

from scipy.stats import yeojohnson

# Yeo-Johnson变换
data['score'], _ = yeojohnson(data['score'])

# 对数据进行标准化
data['score'] = z_score_scale(data['score'])

4. 错误解决

请提供错误信息或提示，以便更好地诊断问题并提供解决方案。

注意：

本文提供了一个数据清洗和特征工程的基本流程，具体操作需要根据实际情况进行调整。
代码示例仅供参考，请根据自己的数据和目标进行修改。
为了使代码更易于理解，建议您在实际操作中添加注释。
为了提高代码效率，建议您使用 NumPy 和 Pandas 的向量化操作。