数据清洗与预处理是数据科学中最重要的环节之一。它涉及到对原始数据进行清洗、转换和整理，以便能够更好地进行后续的分析和建模。本文将介绍一些常用的数据清洗与预处理方法，包括缺失值处理、异常值处理、特征标准化等。 1. 缺失值处理 缺失值是指数据表中不完整或为空的数据。缺失值的出现可能