pandas超實用技巧：數據清洗入門，新手也能輕鬆搞定
數據清洗是數據分析的關鍵，pandas是高效處理工具。文章教新手用pandas完成核心清洗：先安裝導入數據（`pd.read_csv()`或創建示例DataFrame），用`head()`、`info()`初步檢查。 處理缺失值：用`isnull()`識別，`dropna()`刪除或`fillna()`（均值/中位數）填充；重複值用`duplicated()`識別，`drop_duplicates()`刪除；異常值通過`describe()`統計或邏輯篩選（如收入≤20000）；數據類型轉換用`astype()`或`to_datetime()`。 新手流程：導入→檢查→處理缺失→重複→異常→類型轉換。強調多動手練習，靈活應用工具解決實際數據問題。
閱讀全文Pytorch入門必看：數據加載與預處理實戰教程
數據加載與預處理是深度學習模型訓練的關鍵基礎，PyTorch通過`Dataset`、`DataLoader`和`transforms`工具高效實現。`Dataset`作爲數據容器，定義樣本獲取方式，如`torchvision.datasets`內置MNIST等數據集，自定義需實現`__getitem__`和`__len__`。`DataLoader`負責批量加載，核心參數包括`batch_size`、`shuffle`（訓練設True）、`num_workers`（多線程加速）。數據預處理通過`transforms`實現，如`ToTensor`轉張量、`Normalize`歸一化、`RandomCrop`等數據增強（僅訓練集使用），`Compose`可組合變換。實戰以MNIST爲例，從定義預處理、加載數據集到創建`DataLoader`完成全流程，需注意歸一化參數、數據增強僅訓練集、Windows下`num_workers`設0避免多線程錯誤。掌握這些技能可高效處理數據，爲模型訓練奠基。
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