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数据清洗与预处理 数据清洗与预处理 数据清洗与预处理是数据分析和机器学习流程中至关重要的一步。原始数据往往存在缺失值、异常值、重复数据、数据类型不一致等问题，这些问题会严重影响后续分析和建模的准确性和可靠性。因此，在进行任何有意义的数据分析之前，必须对数据进行清洗和预处理。 2.1 缺失值处理 缺失值是指数据集中某些观测值或变量的数值缺失。缺失值产生的原因有很多，例如数据采集错误、数据传输问题、人为遗漏等。 会员。《2. 数据清洗与预处理》收录于灏天文库文集《常用的数据处理函数代码示例集合》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/539-%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E5%87%BD%E6%95%B0%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%A4%BA%E4%BE%8B%E9%9B%86%E5%90%88

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