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从凌乱到干净：轻松进行数据预处理的 8 个 Python 技巧
8 个 Python 技巧，可轻松将原始、混乱的数据转化为干净、整洁的预处理数据。
来源:KDnuggets简介
虽然数据预处理在数据科学和机器学习工作流程中具有重要意义，但这些过程通常无法正确执行，很大程度上是因为它们被认为过于复杂、耗时或需要大量自定义代码。因此，从业者可能会推迟数据清理等重要任务，依赖从长远来看不可持续的脆弱的临时解决方案，或者对本质上可能很简单的问题过度设计解决方案。
本文介绍了 8 个 Python 技巧，可以轻松地将原始、混乱的数据转换为干净、整洁的预处理数据。
在查看具体技巧和随附的代码示例之前，以下序言代码设置必要的库并定义一个玩具数据集来说明每个技巧：
将 pandas 导入为 pd
将 numpy 导入为 np
# 一个很小的、故意弄乱的数据集
df = pd.DataFrame({
“用户名”：[“爱丽丝”，“鲍勃”，“鲍勃”，“爱丽丝”，无]，
“年龄”：[“25”，“30”，“？”，“120”，“28”]，