数据清洗技巧：精通数据清洗与预处理（含代码示例）.md

本文详细介绍了数据清洗与预处理的各项技巧，并提供了具体的代码示例，帮助读者掌握这一关键技能。文章首先强调了数据清洗的重要性，解释了处理缺失值、去除重复数据、处理异常值、数据类型转换、标准化和归一化等关键步骤的必要性。接着，文章展示了多种方法和代码示例，如使用 `pandas` 库删除、填充和插值缺失值，去除重复数据，处理异常值，进行数据类型转换，标准化和归一化数据。文章还涵盖了特征工程的概念，包括特征选择、特征提取和特征构造，展示了如何通过选择最佳特征、主成分分析（PCA）和创建新特征（如BMI）来提升数据分析和模型训练的效果。最后，文章讨论了如何通过使用 `pandas` 和 `sklearn` 等库自动化数据预处理过程，提供了数据预处理管道的示例代码。通过这篇文章，读者可以系统地了解数据清洗与预处理的步骤和方法，从而提高数据分析的质量和效率。