python数据清洗与预处理案例

一个常见的Python数据清洗与预处理案例是处理离散数据。下面是一个简单的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含一些顾客的信息，其中有一列是顾客的职业。职业是离散数据，我们需要将其转换为数值数据，以便于在机器学习模型中使用。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('customers.csv')

接下来，我们使用pandas的get_dummies函数将职业转换为数值数据：

dummies = pd.get_dummies(data['occupation'])
data = pd.concat([data, dummies], axis=1)

最后，我们删除原始的职业列：

data = data.drop('occupation', axis=1)

这个简单的例子展示了如何使用Python来处理数据清洗与预处理中的离散数据问题。当然，实际的数据清洗与预处理工作可能会更加复杂，需要使用更多的技巧和工具。