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Python 中常用的数据预处理方法包括缺失值处理、特征标准化、特征编码、特征选择等。
具体方法包括：
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缺失值处理：可以通过填充、删除或插值等方法处理缺失值，如使用 sklearn 中的 Imputer 类进行均值、中位数或众数填充。
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特征标准化：可以使用 MinMaxScaler 或 StandardScaler 等方法对特征进行标准化或归一化处理，使得各个特征具有相同的尺度。
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特征编码：对分类变量进行编码，可以使用 LabelEncoder 对目标变量进行编码，使用 OneHotEncoder 或 pd.get_dummies 对特征变量进行独热编码。
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特征选择：可以使用特征选择方法（如方差选择法、递归特征消除法、主成分分析等）选择最具代表性的特征，减少模型过度拟合或提高模型性能。
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数据平衡处理：对于类别不平衡的数据，可以使用过采样、欠采样或 SMOTE 等方法处理数据不平衡问题。
以上是一些常用的 Python 数据预处理方法，根据具体情况选择适合的方法进行数据预处理。
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