2、深入探索数据：Python 数据处理与缺失值处理

深入探索数据：Python 数据处理与缺失值处理

在数据分析和机器学习领域，数据处理是至关重要的一步。本文将介绍如何使用 Python 进行数据操作，以及如何分析、可视化和处理缺失值。

1. Python 数据操作

在现实生活中，我们很难直接获得完全符合需求的完整、干净的数据集。因此，我们需要对原始数据进行处理，以便用于后续的分析和建模。

1.1 准备工作

我们将使用 os 包来处理与操作系统相关的功能，使用 pandas 包进行数据操作。以下是部分变量的数据定义：
| 变量名 | 类型 | 描述 |
| — | — | — |
| MS SubClass | 名义变量 | 标识销售涉及的住宅类型 |
| Lot Frontage | 连续变量 | 与房产相连的街道线性英尺数 |
| Alley | 名义变量 | 房产的小巷通道类型 |
| Overall Qual | 有序变量 | 对房屋整体材料和装修的评级 |
| Overall Cond | 有序变量 | 对房屋整体状况的评级 |
| Year Built | 离散变量 | 原始建造日期 |
| Mas Vnr Type | 名义变量 | 砖石贴面类型 |
| Mas Vnr Area | 连续变量 | 砖石贴面面积（平方英尺） |
| Garage Type | 名义变量 | 车库位置 |
| Garage Yr Blt | 离散变量 | 车库建造年份 |
| Garage Finish | 有序变量 | 车库