Python使用Pandas实现缺失值处理、异常值处理、数据类型转换、重复值处理、标准化、归一化等
环境搭建和准备工作：
1. 安装Python环境：从Python官方网站（https://www.python.org/）下载并安装Python版本，建议安装Python 3.x版本。
2. 安装Pandas库：可以使用pip命令在命令行中安装，运行以下命令来安装Pandas库：
pip install pandas
依赖类库：
- Pandas：用于处理和分析数据的强大库。
数据集下载：
在本例中，我们将使用一个名为`students.csv`的CSV文件作为示例数据集。这个数据集包含一个班级学生的信息，包括姓名、年龄、性别和成绩等字段。你可以从以下网址下载数据集：https://example.com/students.csv
示例代码：
python
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('students.csv')
# 查看数据集前几行
print(data.head())
# 处理缺失值
data.fillna(0, inplace=True)
# 处理异常值（例如，将成绩大于100的值替换为100）
data['成绩'] = data['成绩'].apply(lambda x: min(x, 100))
# 数据类型转换（例如，将年龄从字符串转换为整数）
data['年龄'] = data['年龄'].astype(int)
# 处理重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 标准化（例如，将成绩标准化为0到1之间的值）
data['成绩'] = (data['成绩'] - data['成绩'].min()) / (data['成绩'].max() - data['成绩'].min())
# 归一化（例如，将年龄归一化为0到1之间的值）
data['年龄'] = (data['年龄'] - data['年龄'].min()) / (data['年龄'].max() - data['年龄'].min())
# 输出处理后的数据集
print(data)
请注意，上述示例代码中的文件路径`students.csv`应替换为你自己的文件路径。
