print('数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated())) if(any(data.duplicated())==True): # 删除重复项 data.drop_duplicates(inplace = True) print('删除重复项后，数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated())) # 缺失观测的检测 for i in range(data.shape[1]): a=sum(data.iloc[:,i].isnull() == False) print("数据集第",i,"列的没有空值行数为:",a) if(any(data.isnull())==True): #删除含有空值的行 data=data.dropna(axis=0,how='any') #行 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data)

这段代码是用于数据预处理的一些操作。首先，它检查数据集中是否存在重复的观测，如果存在，则删除重复项。然后，它检测缺失观测，并删除含有空值的行。最后，它使用StandardScaler对数据进行标准化处理。

这段代码的作用是确保数据集中没有重复的观测，并且处理缺失值，并对数据进行标准化。这些步骤是常见的数据预处理操作，旨在清洗和准备数据以供后续分析使用。