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数据处理和分析之关联规则学习：Eclat：数据转换与规范化

数据处理和分析之关联规则学习：Eclat：数据转换与规范化

数据预处理基础

数据清洗的重要性

数据清洗是数据预处理中的关键步骤，它涉及识别和纠正数据集中的错误、不一致和冗余。在进行关联规则学习（如Eclat算法）之前，确保数据的准确性和一致性至关重要。数据清洗可以提高模型的性能和预测准确性，减少模型训练时间，避免“垃圾进，垃圾出”（GIGO）的问题。

示例：数据清洗

假设我们有一个包含购物篮数据的CSV文件，其中存在一些缺失值和异常值。我们将使用Python的pandas库来清洗这些数据。

import pandas as pd

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