Python数据挖掘入门与实践是一本介绍如何使用Python进行数据挖掘的书籍。书中介绍了数据挖掘的基本原理,以及如何使用Python进行数据挖掘的实践技巧。书中涉及到的技术包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等。此外,书中还提供了大量的代码示例,可以帮助读者快速掌握Python数据挖掘的实践技能。
Python数据挖掘入门与实践是一本介绍如何使用Python进行数据挖掘的书籍。书中介绍了数据挖掘的基本原理,以及如何使用Python进行数据挖掘的实践技巧。书中涉及到的技术包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等。此外,书中还提供了大量的代码示例,可以帮助读者快速掌握Python数据挖掘的实践技能。
以下是书中一个关于数据预处理的代码示例:
# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 检查数据缺失值
data.isnull().sum()
# 删除缺失值
data = data.dropna()
# 数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
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