请列举Python的4个关键字并简要说明其用途。

Python的4个关键字如下：

1. `def`：用于定义函数。使用`def`关键字可以创建一个函数对象，该函数对象可以在程序中被调用执行。

2. `if`：用于控制程序流程。使用`if`关键字可以进行条件判断，根据条件的结果执行不同的代码分支。

3. `for`：用于循环执行代码。使用`for`关键字可以遍历一个序列或迭代器中的元素，并执行相应的代码块。

4. `class`：用于定义类。使用`class`关键字可以创建一个类对象，该类对象可以包含属性、方法等成员，并可以作为模板创建多个实例对象。

这些关键字是Python语言的基础，可以帮助开发者实现各种功能和算法。在编写Python代码时，需要注意这些关键字的语法和用法，以避免出现语法错误和逻辑错误。

相关问题

请列举异常处理的五大关键字,并说明各自的作用

1. try: try关键字用于定义一个代码块，其中包含可能会引发异常的代码。当程序运行到try代码块时，会尝试执行其中的代码，如果发生异常，则会跳出try块并进入相应的异常处理代码块。

2. except: except关键字用于定义异常处理代码块，用来捕获并处理try块中引发的异常。在except块中可以指定捕获的异常类型，或者直接使用Exception来捕获所有类型的异常。当异常被捕获时，程序会执行except块中的代码。

3. finally: finally关键字用于定义一段无论是否发生异常都会被执行的代码。无论try块中是否发生了异常，finally块中的代码都会被执行，通常用于资源的释放或清理操作。

4. raise: raise关键字用于手动引发异常。可以使用raise关键字来主动触发某个特定的异常，或者自定义异常。

5. else: else关键字用于定义当try块中的代码没有引发任何异常时，执行的代码块。如果没有发生异常，则会执行else块中的代码。

这五个关键字共同组成了异常处理的基本结构，可以帮助我们在程序运行过程中捕获和处理异常，保证程序的稳定性和可靠性。

请列举5种数据预处理方法，并简要说明

1. 数据清洗：数据清洗是指识别、纠正或删除数据集中的脏数据、缺失值、重复数据和错误数据。这是数据挖掘中最基本的预处理步骤。

2. 缺失值处理：缺失值处理是指将数据集中的缺失值进行填充或删除。常用的方法包括使用平均值、中位数或众数填充数值型数据的缺失值，使用最近邻居法填充分类型数据的缺失值，以及使用插值法进行缺失值的填充。

3. 数据变换：数据变换是指将原始数据进行转换，以便更好地适应挖掘算法的要求。例如，可以对数据进行对数、指数、平方等函数变换，或者进行标准化、归一化等线性变换。

4. 特征选择：特征选择是指从原始数据集中选择最有价值的特征，以便构建更好的模型。常用的方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。

5. 数据集成：数据集成是指将来自多个数据源的数据进行合并，以便进行更全面和准确的分析。常用的方法包括数据层面的集成、应用程序层面的集成和用户层面的集成。