Python数据预处理是数据分析流程中的关键步骤，它涉及对原始数据的清洗、转换和标准化，以准备数据用于后续的分析和建模。以下是Python数据预处理方法的相关信息：
info()和describe()等方法查看数据的基本信息和统计描述。fillna()填充缺失值，或dropna()删除含有缺失值的行或列。drop_duplicates()删除重复数据。astype()等方法将数据类型转换为适当的格式。sort_values()对数据进行排序。StandardScaler、MinMaxScaler等方法进行标准化和归一化。通过上述步骤和方法，可以有效地处理和优化数据，从而提升模型性能。在实际应用中，应根据数据集的具体情况和分析需求选择合适的数据预处理方法。
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