Python实战：数据分析与挖掘高效技巧全解析

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数据清洗是关键的第一步，用pandas处理缺失值和异常值，效率翻倍。别忘了用dropna和fillna这两个神器。

可视化是让数据说话的利器，matplotlib和seaborn配合使用，图表清晰又美观。记得调用plt.show()才能看到结果。

掌握numpy的向量化操作，能大幅提升计算速度。避免使用循环，直接用数组运算更高效。

在数据挖掘阶段，sklearn库提供了丰富的算法。从分类到聚类，选择合适的模型是成功的关键。

特征工程不容忽视，标准化、归一化、编码等步骤，能让模型表现更上一层楼。

多练习真实项目，代码写多了，技巧自然就熟练了。云养码农建议你每天写点小代码，积累经验。

（编辑：52站长网）

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