英雄联盟排位比赛数据处理和特征工程，基于windows平台完成，Python管理环境采用Anaconda中jupyter lab编辑器

好的，基于 Windows 平台，Python 管理环境采用 Anaconda 中 Jupyter Lab 编辑器，下面是具体的步骤：

1. 安装 Anaconda：从官网（https://www.anaconda.com/products/individual）下载对应的 Anaconda 安装包，按照安装向导进行安装。

2. 启动 Jupyter Lab：打开 Anaconda Navigator 应用程序，点击 Jupyter Lab 图标启动 Jupyter Lab 编辑器。

3. 导入数据集：在 Jupyter Lab 编辑器中，新建一个 Python 3 笔记本，使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数导入数据集。

4. 数据预处理：对数据进行缺失值填充、数据类型转换、数据归一化等预处理操作，使用 Sklearn 库中的相关函数实现。

5. 特征选择：使用 Sklearn 库中的 SelectKBest() 函数对数据进行特征选择，选择最优的特征数。

6. 数据降维：使用 Sklearn 库中的 PCA() 函数对数据进行降维，将数据降到二维或三维。

7. 可视化展示：使用 Matplotlib 库对数据进行可视化展示，例如绘制散点图、折线图等。

8. 模型训练和评估：使用 Sklearn 库中的 KNN 和 RFC 算法对数据进行分类，使用交叉验证方法对模型进行训练和评估，计算模型的准确率、精度、召回率、F1 值等指标。

以上就是基于 Windows 平台，Python 管理环境采用 Anaconda 中 Jupyter Lab 编辑器的英雄联盟排位比赛数据处理和特征工程的具体步骤，希望能对您有所帮助。