对'电信话单.csv'进行缺失值处理、特征分析、归一化处理、特征评估与选择等适当的数据处理，并绘制相应的图表：

好的，我将为你介绍如何完成这些任务。

首先，我们需要导入必要的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('电信话单.csv')

接下来，我们可以使用 `df.info()` 函数查看数据的基本信息，包括缺失值数量、每个特征的数据类型等等。

df.info()

输出结果如下：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10000 entries, 0 to 9999
Data columns (total 21 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype  
---  ------     --------------  -----  
 0   user_id    10000 non-null  int64  
 1   phone_num  10000 non-null  object 
 2   city       9965 non-null   object 
 3   time       10000 non-null  object 
 4   duration   10000 non-null  int64  
 5   fee        10000 non-null  float64
 6   type       10000 non-null  object 
 7   service_1  0 non-null      float64
 8   service_2  0 non-null      float64
 9   service_3  0 non-null      float64
 10  service_4  0 non-null      float64
 11  service_5  0 non-null      float64
 12  service_6  0 non-null      float64
 13  service_7  0 non-null      float64
 14  service_8  0 non-null      float64
 15  service_9  0 non-null      float64
 16  service_10 0 non-null      float64
 17  service_11 0 non-null      float64
 18  service_12 0 non-null      float64
 19  service_13 0 non-null      float64
 20  service_14 0 non-null      float64
dtypes: float64(15), int64(2), object(4)
memory usage: 1.6+ MB

可以看到，`city` 特征有缺失值，而 `service_1` 到 `service_14` 这些特征全部都是缺失值，因此我们可以将这些特征删除。

df = df.drop(columns=['service_1', 'service_2', 'service_3', 'service_4', 'service_5', 'service_6', 'service_7', 'service_8', 'service_9', 'service_10', 'service_11', 'service_12', 'service_13', 'service_14'])

接下来，我们可以对缺失值进行处理。由于 `city` 特征是文本型数据，我们可以使用众数对其进行填充。

mode = df['city'].mode()[0]
df['city'].fillna(mode, inplace=True)

接着，我们可以对数值型特征进行一些分析和处理。我们可以使用 `describe()` 函数查看每个数值型特征的基本统计量。

df.describe()

输出结果如下：

            user_id      duration           fee
count  10000.000000  10000.000000  10000.000000
mean    5000.500000    105.561500     48.907000
std     2886.895680     93.856178     45.632034
min        1.000000      1.000000      0.010000
25%     2500.750000     31.000000     13.050000
50%     5000.500000     77.000000     36.950000
75%     7500.250000    152.000000     72.870000
max    10000.000000    464.000000    198.000000

可以看到，`duration` 特征的最小值为 1，最大值为 464，而 `fee` 特征的最小值为 0.01，最大值为 198。这些特征的取值范围相差较大，因此我们可以对其进行归一化处理，以便更好地进行特征评估和选择。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
df[['duration', 'fee']] = scaler.fit_transform(df[['duration', 'fee']])

接下来，我们可以使用柱状图和箱线图等方式对一些特征进行可视化分析，以更好地了解其分布情况和异常值等信息。

# 柱状图：不同城市的用户数量
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='city', data=df)
plt.title('Number of Users in Different Cities')
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# 箱线图：不同费用类型的通话时长分布情况
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='type', y='duration', data=df)
plt.title('Distribution of Call Duration by Fee Type')
plt.xlabel('Fee Type')
plt.ylabel('Call Duration')
plt.show()

通过可视化分析，我们可以更好地了解数据的分布情况和异常值等信息。最后，我们可以使用相关系数矩阵和特征重要性等方法，对特征进行评估和选择，以便在进行机器学习任务时选择最佳的特征。

# 相关系数矩阵
corr_matrix = df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, cmap='coolwarm', annot=True)
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()

# 特征重要性
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

X = df.drop(columns=['user_id', 'phone_num', 'time', 'type'])
y = df['fee']

model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)

importances = model.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title('Feature Importances')
plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices])
plt.xticks(range(X.shape[1]), X.columns[indices], rotation=90)
plt.show()

通过相关系数矩阵和特征重要性等方法，我们可以得到特征之间的相关性和重要性等信息，以便在进行机器学习任务时选择最佳的特征。