Python 数据分析实战：从数据预处理到建模，全面掌握数据分析流程

# 1. Python 数据分析基础**

Python 是一种广泛用于数据分析的编程语言，其强大的库和工具使其成为执行复杂数据操作和分析的理想选择。本章将介绍 Python 数据分析的基础知识，包括：

- Python 中的数据结构和数据类型
- 使用 NumPy 和 Pandas 等库进行数据操作和处理
- 数据分析中的基本概念，如数据清洗、转换和可视化

# 2. 数据预处理

数据预处理是数据分析流程中至关重要的一步，它可以确保数据的准确性和一致性，为后续的数据分析和建模奠定坚实的基础。本章节将详细介绍数据预处理的两个主要方面：数据清洗和转换以及数据标准化和归一化。

### 2.1 数据清洗和转换

数据清洗和转换涉及识别和处理数据中的错误、缺失值和不一致性，以确保数据的完整性和可信度。

#### 2.1.1 数据缺失值处理

数据缺失值是数据分析中常见的挑战。处理缺失值的方法有多种，包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少，并且对分析结果影响不大，可以考虑直接删除缺失值。
- **插补缺失值：**对于重要特征的缺失值，可以采用插补的方法来估计其值。常用的插补方法包括均值插补、中位数插补和k近邻插补。
- **创建虚拟特征：**对于分类特征的缺失值，可以创建虚拟特征来表示缺失值。例如，对于性别特征，可以创建两个虚拟特征：`male`和`female`，缺失值则表示为`None`。

# 使用 Pandas 处理缺失值
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eve'],
                   'age': [25, 30, 28, np.nan, 32]})

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 插补缺失值
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)

# 创建虚拟特征
df['gender'] = df['gender'].fillna('None')
df['gender'] = pd.get_dummies(df['gender'], drop_first=True)

#### 2.1.2 数据类型转换

数据类型转换涉及将数据从一种类型转换为另一种类型，以确保数据的一致性和可比性。常用的数据类型转换包括：

- **数值类型转换：**将数据从一种数值类型转换为另一种数值类型，例如从整数转换为浮点数。
- **字符类型转换：**将数据从字符类型转换为数值类型，例如将日期转换为时间戳。
- **布尔类型转换：**将数据从布尔类型转换为数值类型，例如将`True`转换为1，`False`转换为0。

# 使用 Pandas 进行数据类型转换
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eve'],
                   'age': [25, 30, 28, np.nan, 32],
                   'gender': ['male', 'female', 'male', 'male', 'female']})

# 数值类型转换
df['age'] = df['age'].astype(float)

# 字符类型转换
df['gender'] = pd.to_datetime(df['gender'])

# 布尔类型转换
df['is_male'] = df['gender']