数据预处理读取创建的data表格，去除唯一属性，缺失值异常处理，数据量化和标准化并写入文件python代码

在Python中，对数据预处理通常涉及以下几个步骤：

1. **加载数据**：
使用pandas库可以方便地读取CSV或其他文件中的数据，例如：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('input_data.csv')  # 假设文件名为'input_data.csv'

2. **去除非唯一属性**：
如果某些列的值是唯一的，可以考虑删除它们，例如，如果你有一个ID列：

   data = data.drop_duplicates(subset='unique_id_column', keep=False)

3. **处理缺失值**：
- 删除含有缺失值的行：`data = data.dropna()`
- 插补缺失值（如平均、中位数或众数填充）：`data['column_name'].fillna(value, inplace=True)`

4. **异常值处理**：
- 检测：`Q1, Q3 = data.quantile([0.25, 0.75])` 分别计算四分位数，判断异常值
- 处理（例如移除超出IQR三倍的数据点）：`data = data[~((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]`

5. **数据量化**：
对于分类变量，可以使用LabelEncoder编码，对于数值型变量，保持原样或转换成整型、浮点型等。

6. **数据标准化**：
例如，对数值特征应用Z-score标准化：

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   scaler = StandardScaler()
   data[['numeric_column_1', 'numeric_column_2']] = scaler.fit_transform(data[['numeric_column_1', 'numeric_column_2']])

7. **保存处理后的数据**：
最后将处理好的数据写入新的CSV文件：

   data.to_csv('processed_data.csv', index=False)