数据预处理包括文件导入导出、缺失值处理和k-means应用。
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学习Sklearn数据预处理所需数据，为了凑够五十个字符
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TensorFlow Transform（简称 TFT）是一个专为数据预设计的 Python 库，主要用于简化和加速 TensorFlow 模型的输入数据。它能够在 TensorFlow 生态中复杂的数据转化和变换，尤其适合大规模的数据集。TFT 了丰富的功能，可以数据清洗、特征工程、标准化等任务，
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老实说，tensorflow_transform-1.2.0这个包还挺实用的，是你在搞机器学习数据预的时候。它就是 TensorFlow 的“前菜”——在模型训练之前先把数据干净。比如你有个带噪声的特征数据集，用它统一做标准化、填充缺失值啥的，效率高还不容易出错。内置的tf.transform挺灵活
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kaggle比赛HousePrices之数据预处理部分的完整代码，包含非常详细的注释，属于数据挖掘预处理的经典流程性代码。
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include语句优先放置其他预处理指令或注释。 include语句中头文件名字不应包含非标准字符。
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二、数据处理1. 检查变量中的缺失值2. 将教育程度和自雇状态结合起来，可以通过每组贷款金额中位数的变化来提供良好的贷款估计3. 处理Self_Employed、Credit_History和Loan_Amount_Term的缺失值。86%的Self_Employed值为“NO”，故将缺失值估计为“
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