2、深入探索数据：Python 数据操作与缺失值处理

深入探索数据：Python 数据操作与缺失值处理

1. 引言

在数据分析和机器学习领域，我们常常需要对数据进行处理和探索，以获得更深入的洞察。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。我们将使用 pandas 、 NumPy 、 scikit-learn 和 Matplotlib 等常用的 Python 库，并以一个房屋价格数据集为例进行演示。

2. Python 数据操作

2.1 准备工作

在开始数据操作之前，我们需要导入必要的包，并了解数据集的变量定义。以下是一些常用变量的定义：
| 变量名 | 类型 | 描述 |
| — | — | — |
| MS SubClass | 名义变量 | 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 | 房屋的整体材料和装修评分 |
| Overall Cond | 有序变量 | 房屋的整体状况评分 |
| Year Built | 离散变量 | 原始建造日期 |
| SalePrice | 连续变量 | 销售价格 |

我们将使用 os 包来设置工作目录，使用 pandas 包进行数据操作。以下是设置工作目录的代码：