利用python对包含离散型特征和连续型特征的数据进行预处理

对数据预处理是进行数据分析的基础环节，数据预处理质量的高低往往能够对实验结果产生很大的影响，现在UCI上的人口调查收入数据集为例，演示如何使用python对该数据集进行预处理。该数据集中每个样本同时包含离散型特征和连续型特征。在进行预处理之前，将原数据集中的训练集部分和测试集部分合并，剔除了包含空值的样本后剩余45222个样本，将标签“>50K”记为1，“<=50K”记为0，并剔除了与抽样有关的特征fnlwgt。

相关文件的百度云下载地址为链接：https://pan.baidu.com/s/18B7FB-oWETlcLmoF2Gg9vQ 密码：g4nd

从数据格式说明文件中我们可以知道数据集中每个字段的含义，我们可以看到：

每个样本中包含13个特征和1个标签，其中8个离散型特征、5个连续型特征；
8个离散型特征

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