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数据预处理：数据预处理自动化工具介绍

1数据预处理概述

1.1数据预处理的重要性

数据预处理是数据分析和机器学习流程中的关键步骤，它直接影响到模型的性能和预测的准确性。在实际应用中，原始数据往往存在缺失值、异常值、不一致的数据格式、冗余信息等问题，这些问题如果不加以处理，将导致模型训练效果不佳，甚至无法训练。数据预处理的目标是清洗和转换数据，使其更适合模型的训练，提高模型的稳定性和预测能力。

1.1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个包含用户年龄信息的数据集，其中部分年龄数据缺失。

importpandasaspd

importnumpy