给我一个python汽车行业数据预处理大数据实训的代码

对于汽车行业的大数据分析预处理，Python是一种常用的工具。下面是一个基本的Pandas库操作的例子，假设我们有一个CSV文件，包含汽车销售数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import missingno as msno  # 数据缺失值可视化库

# 读取数据
try:
    car_sales_df = pd.read_csv('car_sales_data.csv')  # 假设文件名为'car_sales_data.csv'
except FileNotFoundError:
    print("文件未找到，检查文件路径或下载数据")

# 数据清洗 - 检查缺失值
msno.bar(car_sales_df)  # 显示柱状图展示缺失值情况
if car_sales_df.isnull().sum().any():  # 检查是否有缺失值
    car_sales_df = car_sales_df.dropna()  # 删除有缺失值的行（可以根据需求选择处理方式）
    
# 数据类型转换 - 将非数值列转化为类别类型
for column in car_sales_df.select_dtypes(include=['object']):
    car_sales_df[column] = car_sales_df[column].astype('category')

# 标准化数值特征
numerical_features = car_sales_df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
car_sales_df[numerical_features] = (car_sales_df[numerical_features] - car_sales_df[numerical_features].mean()) / car_sales_df[numerical_features].std()

# 预处理完毕