要求：对餐饮行业数据进行数据预处理：包括缺省值数据、异常数据处理、规范化处理。 1、导入库函数 2、数据预分析，通过pandas包中的describe()函数实现。以示意图如下：

在对餐饮行业的数据进行预处理之前，首先需要了解数据的基本情况和结构。以下是预处理过程的一个简要概述：

1. **导入库函数**:
- 导入Python的数据处理库，如`pandas`用于数据操作，`numpy`处理数值计算，以及`matplotlib`和`seaborn`用于数据可视化。可以使用如下代码导入这些库：

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

2. **数据预分析**:
- 使用`pandas`的`read_csv()`或其他适合的方式读取数据文件（假设名为'dining_data.csv'）：

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

- 对于缺失值数据：
- 使用`isnull()`检查是否存在缺失值，然后可以使用`fillna()`方法填充缺失值，如平均值、0或使用前/后续非缺失值等：

       data.fillna(data.mean(), inplace=True)  # 或其他填充策略

- 对于异常数据处理：
- 可能需要识别并处理离群值（Outliers），例如使用IQR（四分位数范围）方法，将超过Q3 + 1.5 * IQR或低于Q1 - 1.5 * IQR的数据视为异常，可以使用`zscore()`或自定义函数进行检测：

       z_scores = stats.zscore(data)
       data = data[(np.abs(z_scores) < 3).all(axis=1)]  # 通常认为3是一个合理的阈值

- **规范化处理**:
- 如果有类别特征，可能需要进行独热编码（One-hot encoding）或标签编码：

       data = pd.get_dummies(data, columns=['categorical_column'])

- 对数值特征进行标准化（如Z-score归一化或Min-Max缩放）：

       from sklearn.preprocessing import StandardScaler
       scaler = StandardScaler()
       data[['numerical_column']] = scaler.fit_transform(data[['numerical_column']])

完成以上步骤后，你可以使用`describe()`函数进行初步的统计描述，例如查看各列的计数、均值、标准差等，这有助于理解数据分布和异常情况：

data.describe(include='all')