商品名称 屏幕尺寸 屏幕刷新率 处理器 屏幕色域 内存容量 固态硬盘(SSD) 显卡型号 价格 销量 "华硕无畏Pro152022 " 15.0-15.9英寸 120Hz AMDR7 DCI-P3 16GB 512GB 集成显卡 5499.00 2万 "联想小新Air14 " 14.0-14.9英寸 60Hz inteli5 100%sRGB 16GB 512GB 集成显卡 4999.00 50万 数据集如上，用python进行数据预处理和数据挖掘

首先，我们需要将数据集导入Python中进行处理和挖掘。可以使用Pandas库来读取CSV文件，并将数据转换为DataFrame格式。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用Pandas库提供的方法来对数据进行处理和挖掘。例如，我们可以使用describe()方法来查看每个变量的统计信息，包括数量、平均值、标准差、最小值、最大值等。

print(df.describe())

我们还可以使用Groupby()方法来按照某个变量对数据进行分组，并计算每组数据的统计信息。例如，我们可以按照屏幕尺寸对数据进行分组，并计算每组数据的平均价格和销量。

df_grouped = df.groupby('屏幕尺寸')
df_grouped_mean = df_grouped.mean()
print(df_grouped_mean[['价格', '销量']])

我们还可以使用数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等）来对数据进行可视化分析。例如，我们可以绘制散点图来展示屏幕尺寸与价格之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['屏幕尺寸'], df['价格'])
plt.xlabel('屏幕尺寸')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

通过对数据进行处理和挖掘，我们可以更好地理解数据的特征和规律，从而为后续的机器学习建模和预测提供更好的基础。