Python数据挖掘与机器学习入门指南

在当今数字化时代，数据挖掘和机器学习成为处理和分析大规模数据的重要工具。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。本文将带你入门Python数据挖掘与机器学习，介绍一些基本概念和常用的库，并提供相应的源代码示例。

1. 数据预处理
   在开始进行数据挖掘和机器学习之前，数据预处理是一个重要的步骤。它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。Python中有许多库可以帮助我们完成这些任务，其中最常用的是NumPy和Pandas。

下面是一个示例，展示如何使用Pandas库加载和清洗数据：

import pandas as pd

# 从CSV文件加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除缺失值
data = data<