python数据预处理方法

在Python中，数据预处理是数据分析和机器学习项目的关键步骤，它包括数据清洗、转换、规范化和特征选择等。以下是常用的一些Python数据预处理方法：

1. **数据清洗（Data Cleaning）**:
- 处理缺失值：使用`pandas`库中的`dropna`、`fillna`或插补方法（如`mean`, `median`, `mode`）填充缺失值。
- 删除重复项：`duplicated` 和 `drop_duplicates`。
- 异常值检测：通过统计分析（如Z-score, IQR）或可视化找出离群值并处理。

2. **数据转换（Data Transformation）**:
- 标准化/归一化：`scikit-learn`的`StandardScaler` 和 `MinMaxScaler` 对数值型数据进行标准化或归一化。
- 逻辑编码/独热编码：`pandas.get_dummies` 或 `OneHotEncoder` 对类别变量进行编码。
- 对数/指数变换：处理偏斜分布的数据。

3. **数据类型转换**:
使用`astype()` 方法将数据从一种类型转换为另一种类型，如字符串转数字。

4. **特征选择（Feature Selection）**:
- 相关性分析：计算特征之间的相关系数，`corr()` 函数。
- 特征重要性：使用随机森林、梯度提升机等模型计算特征的重要性。

5. **数据切分（Data Splitting）**:
- 划分训练集和测试集：`train_test_split` 函数，用于模型训练和评估。

6. **编码（Encoding）**:
- 数字编码：对文本数据进行编码，如词袋模型或TF-IDF。
- 文本预处理：去除停用词、标点符号，进行词干提取或词形还原。