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用户行为分析基础-数据预处理流程

在深入挖掘用户行为数据之前，预处理是确保分析结果有效性和准确性的关键步骤。数据预处理涉及一系列的数据清洗、转换和集成技术，以消除数据中的噪声、缺失值和异常，从而为后续的分析提供更加干净、规范的数据集。

1数据清洗

数据清洗旨在识别并纠正数据集中的错误和不一致性。这包括处理缺失数据、去除重复记录、纠正数据编码错误等。

1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个用户行为数据集，其中包含用户ID、时间戳、商品ID和行为事件类型。数据中可能存在一些商品ID的缺失值。

importpandasaspd

#假设数据集