数据集见压缩包中，数据集存在噪声，如何用python做数据预处理与编码, 并适当加入可视化手段进行数据分析。请给出以上实验代码

好的，以下是一个简单的数据预处理与编码的代码示例，并且加入了一些可视化手段进行数据分析。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据预处理
# 去除重复行
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 去除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 去除噪声
data = data[(data["Age"] >= 0) & (data["Age"] <= 100) & (data["Salary"] > 0)]

# 数据编码
# 对性别进行编码
data["Gender"] = data["Gender"].map({"Male": 0, "Female": 1})

# 数据可视化
# 画出年龄分布直方图
sns.displot(data, x="Age")
plt.title("Age distribution")
plt.show()

# 画出性别与薪资散点图
sns.scatterplot(data=data, x="Age", y="Salary", hue="Gender")
plt.title("Gender and Salary")
plt.show()

这个代码示例中，我们首先使用 pandas 库读取了数据，并进行了一些简单的数据预处理，包括去除重复行、去除缺失值和去除噪声等。然后对性别进行了编码。接着使用 seaborn 库对数据进行了可视化分析，包括年龄分布直方图和性别与薪资散点图等。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际数据预处理和编码的方法会根据数据集的不同而有所不同。可视化手段也应根据具体数据集的特点来选择和设计。