《表1 标准数据文件all.csv》

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《Python在统计数据处理中的应用》

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注：机耕为“1”，非机耕为“0”。

数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。数据清洗主要完成缺失值处理、异常值处理，数据集成是将多个数据源整合成一个，数据变换主要完成对数据进行规范化处理，比如函数计算、属性构造、规范量纲等，数据规约就是消除无效、错误数据的影响。本文使用Pandas库加载平台导出的数据为DataFrame类型对象进行数据切片、空值填充、无效值移除、灌溉率列计算、切片拼接整理，生成标准数据文件all.csv，结果见表1。