数据预处理常用的处理步骤，包括找出异常值、处理缺失值、过滤不合适值、去掉重复行、分箱、分组、排名、category转数值等，下面使用 pandas 解决这些最常见的预处理任务。
找出异常值常用两种方法：
标准差法：异常值平均值上下1.96个标准差区间以外的值 分位数法：小于 1/4分位数减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，大于3/4减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，都为异常值
技能1 ：标准差法
技能2：分位数法
技能3：处理空值
技能4：充填空值
技能5：修复不合适值
技能6：过滤重复值
技能7：apply 元素级：去掉特殊字符
技能8：cut 数据分箱
技能9：Rank 排名
技能10：category列转数值
以上结合数据预处理的十个小任务，分别找到对应pandas中的实现。
