12、数据处理全解析：从探索到应用

数据处理全解析：从探索到应用

在实际的数据项目中，数据处理是一项至关重要且复杂的工作。它涵盖了从数据的初步探索，到数据的存储、清洗、操作以及缩放等多个关键环节。以下将详细介绍这些环节的具体内容和操作方法。

1. 数据存储与工具推荐

在非玩具项目里，通常不会依赖内存列表来存储推文这类数据，而是会选择将其保存到文件或数据库中，以实现数据的永久保存。同时，为了更高效地处理数据，还有一些值得推荐的工具和资源：
- pandas ：数据科学领域常用的主要库，尤其在数据处理和导入方面表现出色。
- Scrapy ：功能强大的库，可用于构建复杂的网络爬虫，例如追踪未知链接等操作。
- Kaggle ：拥有大量数据集的平台，为数据科学研究提供了丰富的数据资源。

2. 数据探索

当确定了要解答的问题并获取到数据后，不要急于构建模型和求解，而应先对数据进行探索。

2.1 一维数据探索

一维数据集是最简单的情况，它是一组数字的集合。例如，用户在网站上的日均使用分钟数、数据科学教程视频的观看次数或数据科学书籍的页数等。探索一维数据的步骤如下：
- 计算摘要统计信息 ：了解数据点的数量、最小值、最大值、均值和标准差。
- 创建直方图 ：将数据分组到离散的区间中，并统计每个区间内的数据点数量。以下是实现代码：

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