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。原始数据往往存在各种问题，如格式不规范、存在缺失值等，这些问题会影响后续分析和建模的准确性。本文将介绍如何使用 Python 进行数据处理，包括数据读取、操作、缺失值分析与处理等内容。

1. Python 数据操作

在实际应用中，我们很难直接获取到完全符合需求的干净数据集。通常，我们需要对原始数据进行处理，以便后续的分析和建模。以下是具体的操作步骤：

1.1 准备工作

首先，我们需要导入必要的 Python 包，包括 os 和 pandas ，并设置工作目录。同时，我们可以查看部分变量的数据定义，以了解数据的含义。

import os
import pandas as pd

# 设置工作目录
os.chdir(".../.../Chapter 1")
os.getcwd()

# 部分变量的数据定义
# MS SubClass (Nominal): 标识销售涉及的住宅类型
# Lot Frontage (Continuous): 与房产相连的街道线性英尺数
# Alley (Nominal): 房产的小巷通道类型
# Overall Qual (Ordinal): 对房屋整体材料和装修的评级
# Overall Cond (Ordinal): 对房屋整体状况的评级
# Year Built (Discrete): 原始建造日期
# Mas Vnr Type (Nominal): 砖石贴面类型
# Mas Vnr A