为什么预处理如此重要，执行预处理的简单步骤是什么？谁能帮帮我？我在使用Python。

我有一个包含空值的数据框。数据包含异常值，而且分布不均匀。

我的问题是，我应该遵循什么协议来填充空值，是否应该删除异常值，因为这可能会导致信息丢失，以及使数据分布均匀的步骤是什么？

回答：

首先，无论您使用哪种语言并不重要。Python和R在数据科学中都很流行。

其次，您不能将原始数据直接输入到任何机器学习模型中。在此之前，您需要对数据进行清理。这里有一些简单的步骤：

1. 移除缺失值： 数据中经常存在缺失值。因此，您需要填补这些数据。问题是如何填补？有很多方法，您可以通过谷歌搜索找到。

2. 移除偏斜和异常值： 数据通常包含超出其他数据范围的值。因此，您需要将这些值调整到该范围内。

3. 独热编码： 需要将分类值转换为编码格式。

还有更多步骤，但您可以通过谷歌搜索找到大量的博客来进一步了解。