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第二十六章：Python与数据科学

第一节：数据科学

数据科学是一个综合领域，涉及到从数据处理和清洗，到分析，再到模型构建和结果解释的多个层面。它使用统计学、机器学习、数据可视化和计算机科学的技术。以下是数据科学相关的一些关键知识点及其详解：

1. 数据处理与清洗(Data Processing and Cleaning):

• 库: Pandas, NumPy, 和 Dask 用于数据处理；scikit-learn 提供数据预处理的功能。
• 技能: 清除空值，转换数据格式，数据类型转换，异常值处理，数据规范化和标准化。
• 任务:
  • 数据探索，使用 df.describe(), df.info(), 和 df.head() 进行初步数据探究。
  • 数据清洗，处理缺失值（例如，用平均数填充），分类数据编码（one-hot encoding, label encoding）。
  • 特征选择与工程，提取有用的信息&#