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置顶 pandas对数据预处理方法 本文概述了数据预处理的关键步骤，涵盖了从数据探索到特征工程的全流程。首先介绍了如何通过`info()`、`describe()`和缺失值检查了解数据基本情况；随后详细说明缺失值处理技术，包括删除、均值/众数填充、前后项填充等方法。针对异常值处理，讲解了条件筛选、Z-score和IQR三种常用方法。接着指导数据类型转换、特征工程（如创建年龄分组、日期拆分）、字符串处理与分类变量编码（独热编码/标签编码）。最后涉及特征缩放（标准化/归一化）和数据集分割（训练集/测试集），为机器学习建模提供规整数据。全文以Python代码示例演示各环节操作，形成完整的数据预处理技术框架。
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