在Python数据预处理中，常见的操作包括数据查看、转换、清洗、获取和合并。首先，通过查看数据的维度、形状、列名、索引以及各种统计信息，我们可以初步了解数据。例如，使用`data.shape`查看行数和列数，`data.info（）`检查缺失值，`data.describe（）`分析数值型数据的分布和异常值。
首先，导入 NumPy 和 Pandas，通过.csv 文件加载数据，以可视化数据集。数据包含数值和分类变量，需将其分为特征和标签，以便使用scikit-learn进行预处理。 处理缺失值现实数据中常有缺失值，需妥善处理。
数据准备** - 首先，加载数据集，例如癌症数据集。将数据集分为训练集和测试集，用于后续比较预处理效果。预处理** - 使用`MinMaxScaler`进行数据变换，包含拟合（fit）和转换（transform）步骤，确保训练集和测试集在相同尺度上。
归一化归一化是将数据映射至特定区间的过程，如0-1或-1-1。最常见的方法是Min-Max归一化。比如，当我们发现不同特征间量级差距明显时，如地区生产总值远大于其他指标，可以利用归一化平衡各特征影响，提高模型效果。
学习过程中，探索了Python数据处理中关键概念，它们分别是：归一化、标准化、正则化。归一化，通过preprocessing.MinMaxScaler类将属性缩放至指定最大值与最小值之间，以实现极差规范化，数据范围为[0，1]。此方法旨在提高稳定性，维持稀疏矩阵中零值的完整性。
首先，我们进行数据展示，了解文本内容。然后，进行分词操作，这是中文处理中的重要步骤。分词将连续汉字序列切分成有意义的词语，常用工具如jieba、PKU分词器、清华大学THULAC等。自定义词语词典的加载能增强分词工具对特定领域术语的识别，提高准确性。
