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数据探索与分析基础

1数据预处理：清洗与整合

数据预处理是机器学习项目中至关重要的第一步，它包括数据清洗和数据整合。数据清洗旨在处理数据中的缺失值、异常值、重复值和不一致的数据格式，确保数据质量。数据整合则是将来自不同来源的数据合并到一起，为后续分析和建模做准备。

1.1示例：数据清洗

假设我们有一个包含用户信息的数据集，数据集中存在一些缺失值和异常值，我们需要进行清洗。

importpandasaspd

importnumpyasnp

#创建一个包含缺失值和异常值的示例数据集

data={年龄:[25,30,np.nan,