在上一节中的泰坦尼克号入门案例的数据预处理过程中，出现了数据不完整、数据的编码(数值转化)，即将非结构化文本转化为结构化文本。本文主要用来记录在sklearn中常用的数据预处理基本方法。

数据预处理

从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。

可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小。

目的：让数据适应模型，匹配模型的需求。

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