df主流程

首先，数据收集是主流程的第一步，这包括从各种源获取原始数据，如数据库、文件、网络等。然后，数据清洗阶段开始，这一阶段主要是处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据的质量和准确性。接下来是数据转换阶段，将清洗后的数据转换为适合分析和建模的格式。然后，进行特征选择和工程，这是为了提取最有价值的信息以用于后续的模型训练。在特征工程完成后，就可以开始模型训练了。选择合适的机器学习或统计模型，使用训练数据集对模型进行训练。训练完成后，通过验证数据集对模型进行验证和调整。最后，将训练好的模型应用于实际问题，进行预测或决策。这就是数据处理的主要流程。