python 内置的字符串方法：

正则表达式，常称作regex，是根据正则表达式语言编写的字符串。

Python内置的 re 模块负责对字符串应用正则表达式。

re 模块的函数可以分为三个大类：模式匹配、替换以及拆分。当然，它们之间是相辅相成的。

正则表达式方法：

通过data.map，所有字符串和正则表达式方法都能被应用于（传入lambda表达式或其他函数）各个值，但是如果存在NA（null）就会报错。为了解决这个问题，Series有一些能够跳过NA值的面向数组方法，进行字符串操作。通过Series的str属性即可访问这些方法。

data.str.contains('gmail')
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数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步)，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。
人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。
那么，应...
				
数据预处理学习1–ETL和数据清洗
第一个问题，什么是数据预处理？
数据预处理，英文全称是：data preprocessing，顾名思义就是指在进行对主要的数据进行处理以前对数据进行的一些处理
数据预处理分为：
缺失值处理、异常值处理、特征缩放、数值离散化和不平衡数据处理
数据预处理的重要性：
在数据挖掘过程中，数据预处理是不可或缺的部分。
大数据应用中数据的典型特点是独立的、不完整、含噪声和不...
				
很好，以下是关于 pandas 预处理的答案：
pandas 是一种基于 NumPy 的数据分析工具，提供了大量的函数和方法来处理数据。在数据分析中，预处理数据是非常重要的一步，pandas 提供了多种方法来进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、重复值处理、数据转换等。
1. 数据清洗
数据清洗是指对数据进行初步处理，去除不必要的信息和异常值。pandas 提供了多种方法来进行数据清洗，包括：
- drop_duplicates：去除重复值。
- dropna：去除缺失值。
- replace：替换指定的值。
- fillna：填充缺失值。
- drop：删除指定的行或列。
2. 缺失值处理
缺失值是指数据中的某些值缺失或为空，pandas 提供了多种方法来处理缺失值，包括：
- isnull：判断某个值是否为空。
- notnull：判断某个值是否不为空。
- dropna：删除包含缺失值的行或列。
- fillna：填充缺失值。
3. 重复值处理
重复值是指数据中的某些值出现了重复，pandas 提供了多种方法来处理重复值，包括：
- duplicated：判断某个值是否出现过重复。
- drop_duplicates：删除重复值。
4. 数据转换
数据转换是指将数据转换成适合分析的格式或类型，pandas 提供了多种方法来进行数据转换，包括：
- astype：将某列数据转换成指定的数据类型。
- apply：对某个列或行应用指定的函数。
- map：对某个列应用指定的映射关系。
- pivot_table：对数据进行透视操作。
以上就是 pandas 预处理的答案，希望对你有所帮助。如果还有其他问题，可以继续提问。