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数据分析：因子分析：数据分析基础

1数据预处理

数据预处理是数据分析流程中的关键步骤，它确保了数据的质量和适用性，为后续的因子分析等复杂统计方法奠定了基础。本教程将详细探讨数据预处理的三个核心环节：数据清洗、数据标准化和数据探索性分析。

1.1数据清洗

数据清洗旨在识别并纠正数据集中的错误和不一致性，包括处理缺失值、异常值和重复数据。

1.1.1处理缺失值

缺失值的处理方法有多种，包括删除、填充和预测。在Python中，使用pandas库可以高效地进行这些操作。

示例代码

importpandasaspd

#创建一个包含缺失值的数据框