动手数据分析-泰坦尼克案例（数据清洗及特征处理）
2.1 缺失值观察与处理
（1）请查看每个特征缺失值个数
df[df.Age.isna()]
（2）缺失值处理方法
填充方法：
思考：
2.2 重复值观察与处理
由于这样那样的原因，数据中会不会存在重复值呢，如果存在要怎样处理呢
2.3 特征观察与处理
我们对特征进行一下观察，可以把特征大概分为两大类：
数值型特征：Survived ，Pclass， Age ，SibSp， Parch， Fare，其中Survived， Pclass为离散型数值特征，Age，SibSp， Parch， Fare为连续型数值特征
文本型特征：Name， Sex， Cabin，Embarked， Ticket，其中Sex， Cabin， Embarked， Ticket为类别型文本特征，数值型特征一般可以直接用于模型的训练，但有时候为了模型的稳定性及鲁棒性会对连续变量进行离散化。文本型特征往往需要转换成数值型特征才能用于建模分析。
2.3.1 任务一：对年龄进行分箱（离散化）处理
(1) 分箱操作是什么？
(2) 将连续变量Age平均分箱成5个年龄段，并分别用类别变量12345表示
(3) 将连续变量Age划分为[0,5) [5,15) [15,30) [30,50) [50,80)五个年龄段，并分别用类别变量12345表示
(4) 将连续变量Age按10% 30% 50% 70% 90%五个年龄段，并用分类变量12345表示
2.3.2 任务二：对文本变量进行转换
(1) 查看文本变量名及种类
(2) 将文本变量Sex， Cabin ，Embarked用数值变量12345表示
(3) 将文本变量Sex， Cabin， Embarked用one-hot编码表示
