基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

数据分析：回归分析：数据分析基础

1数据预处理：数据清洗、转换与标准化

1.1数据清洗

数据清洗是数据分析过程中的关键步骤，旨在处理数据集中的错误、不一致和缺失值。这一步骤对于确保后续分析的准确性和可靠性至关重要。

1.1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集，其中一些记录的年龄和收入字段为空。

importpandasaspd

importnumpyasnp

#创建示例数据集

data={

年龄:[25,30,np.nan,35,40,45,np.nan],

性别: