基于Pandas的数据预处理技术-源代码

人工智能：基于Pandas的数据预处理技术_源代码 1. 本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集 2. 查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量 3. 将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件 4. 查看数据集各个特征的类型以及是否有空值 5. 对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况 6. 对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析 7. 【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析 8. 对第一个特征（收入中位数）排序后画散点图 9. 对第一个特征（收入中位数）画分位数图并分析 10. 【选做】对所有特征画分位数图并进行分析 11. 使用散点图、使用线性回归方法拟合第一个特征（收入中位数）并分析 12. 【选做】使用局部回归（Loess）曲线（用一条曲线拟合散点图）方法拟合第一个特征（收入中位数）数据 13. 对第一个特征（收入中位数）画分位数-分位数图并分析 等等