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Python數據預處理是數據分析流程中的關鍵步驟，它涉及對原始數據的清洗、轉換和標準化，以準備數據用于后續的分析和建模。以下是Python數據預處理方法的相關信息：
info()和describe()等方法查看數據的基本信息和統計描述。fillna()填充缺失值，或dropna()刪除含有缺失值的行或列。drop_duplicates()刪除重復數據。astype()等方法將數據類型轉換為適當的格式。sort_values()對數據進行排序。StandardScaler、MinMaxScaler等方法進行標準化和歸一化。通過上述步驟和方法，可以有效地處理和優化數據，從而提升模型性能。在實際應用中，應根據數據集的具體情況和分析需求選擇合適的數據預處理方法。
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