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

1. 引言

在数据科学领域，我们常常需要处理各种数据，为后续的分析和建模做准备。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 等库，同时使用 Anaconda 进行 Python 编码。建议使用 Python 3.6 版本的 Anaconda。我们将使用的数据集是 HousePrices 数据集，可从 GitHub 上获取。

2. Python 数据操作

2.1 准备工作

在进行数据操作之前，我们需要导入所需的包，并设置工作目录。同时，我们可以查看数据定义，了解变量的含义。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 |