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数据预处理：使用Python进行数据预处理实战

1数据预处理基础

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项目中至关重要的一步。在真实世界的数据集中，数据往往存在缺失值、异常值、不一致的格式、噪声和冗余信息。这些数据问题如果不加以处理，将直接影响到后续的数据分析和模型训练的准确性。数据预处理的目标是清洗和转换数据，使其更适合分析和建模，从而提高模型的性能和预测能力。

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，其中一些记录的年龄字段为空。

importpandasaspd

importnumpyas