csv文件数据预处理

CSV文件数据预处理包括导入CSV文件、处理缺失值等步骤。首先，我们需要使用pandas库中的read_csv函数导入CSV文件，并设置na_values参数为"NaN"，以统一将缺失值设置为"NaN"。这样可以方便后续对缺失值进行处理。\[1\]\[2\]

接下来，我们可以使用df.head()和df.tail()函数来查看数据的前5行和后5行，使用df.info()函数来查看数据的基本信息，包括行数、列数和数据类型，使用df.describe()函数来查看数据的基本统计信息。这些信息可以帮助我们了解数据的整体情况。\[3\]

在处理缺失值时，我们可以使用pandas库中的fillna()函数来填充缺失值，可以选择使用均值、中位数或其他合适的值进行填充。另外，我们也可以选择删除包含缺失值的行或列，使用dropna()函数来实现。具体的处理方法可以根据数据的特点和需求来确定。\[2\]

综上所述，CSV文件数据预处理包括导入CSV文件、查看数据基本信息和处理缺失值等步骤。这些步骤可以帮助我们对数据进行清洗和准备，以便后续的数据分析和机器学习任务。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python中对CSV数据预处理](https://blog.csdn.net/weixin_41724778/article/details/129803922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Pandas】一文入门Pandas处理csv文件数据集（神经网络/机器学习算法数据预处理）](https://blog.csdn.net/qq_43426078/article/details/125305799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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