jupyter csv数据预处理

Jupyter是一个开源的Web应用程序，可以创建和共享文档，其中包含代码、方程式、可视化和文本。而CSV（Comma Separated Values）是一种常见的数据存储格式，它使用逗号将数据分隔成列，使用换行符将数据分隔成行。

在Jupyter中进行CSV数据预处理的基本步骤如下：
1. 导入所需的库，如pandas和numpy等。
2. 读取CSV文件，可以使用pandas库中的read_csv函数。
3. 对数据进行清洗和预处理，例如删除重复值、处理缺失值、更改数据类型等。
4. 对数据进行探索性数据分析（EDA），例如计算统计量、制作可视化图表等。
5. 可以根据需要将数据保存为新的CSV文件。

相关问题:
1. Jupyter是什么？
2. 什么是CSV文件？
3. 如何在Jupyter中读取CSV文件？
4. 数据清洗和预处理的步骤有哪些？
5. 探索性数据分析（EDA）的目的是什么？