python数据预处理的有甚么方法

Python数据预处理的方法有：
1. 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等问题。
2. 数据整合：将区分来源的数据整合到一起，如合并多个数据集、拼接数据等。
3. 数据变换：对数据进行转换，如数据类型转换、标准化、归一化、离散化等。
4. 特点选择：选择对目标变量有影响的特点，如相关性分析、特点重要性排序、特点选择模型等。
5. 特点编码：将非数值型特点转换为数值型特点，如独热编码、标签编码等。
6. 特点缩放：将特点的取值范围缩放到一定区间内，如最大最小缩放、标准缩放等。
7. 特点构造：通过组合原始特点，构造新的特点，如多项式特点、交互特点等。
8. 数据降维：通过下降特点维度，减少数据存储空间和计算复杂度，如主成份分析(PCA)、线性辨别分析(LDA)等。
9. 数据平衡：解决样本不均衡问题，如过采样、欠采样、SMOTE等。
10. 数据分割：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型建立和评估。