python预处理代码

Python预处理代码主要是指在实际数据分析、机器学习或数据科学项目开始之前，为了清理、转换和整理原始数据所编写的一系列脚本。常见的预处理步骤包括：

1. **数据加载**：通常使用pandas库的`read_csv`, `read_excel`, `read_sql`等函数从文件或数据库导入数据。

2. **数据清洗**：检查并处理缺失值（dropna, fillna, interpolate），异常值（outlier detection），重复项（duplicated）等。

3. **数据转换**：数据类型转换（如字符串转数字）、编码分类变量（one-hot encoding）、标准化或归一化数值特征。

4. **数据整合**：合并或拆分数据集，连接表格数据。

5. **特征工程**：创建新的特征，比如时间序列分析中的滞后特征或衍生指标。

6. **数据划分**：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常采用随机抽样或时间窗口分割。

7. **数据可视化**：初步了解数据分布和模式，使用matplotlib或seaborn库。

8. **特征选择或降维**：如果数据太大或某些特征无关紧要，可以考虑使用特征选择技术（如VIF、PCA）。

相关问题

python预处理命令

Python中的预处理命令是指在代码执行之前对代码进行一些处理的命令，通常以“#”开头。常见的预处理命令有：

1. #!/usr/bin/env python：指定解释器路径，告诉系统使用哪个解释器来执行脚本。
2. # -*- coding: utf-8 -*-：指定编码格式，告诉解释器使用UTF-8编码。
3. #import：导入模块。
4. #define：定义常量。
5. #if、#elif、#else、#endif：条件编译，根据条件选择性地编译代码。