使用common.utils模块进行数据分析和处理的实用工具

common.utils是一个实用工具模块，提供了多种数据分析和处理的功能。

以下是利用common.utils模块进行数据分析和处理的一些实用工具及其使用例子：

1. 数据清洗:

- remove_duplicates(data): 去除数据中的重复项。

   from common.utils import remove_duplicates

   data = [1, 2, 3, 1, 2, 3]
   cleaned_data = remove_duplicates(data)
   # cleaned_data = [1, 2, 3]
   

- remove_outliers(data, threshold): 去除数据中的异常值，threshold是一个阈值，用于判断数据是否为异常值。

   from common.utils import remove_outliers

   data = [1, 2, 3, 1000, 4, 5]
   cleaned_data = remove_outliers(data, threshold=10)
   # cleaned_data = [1, 2, 3, 4, 5]
   

2. 数据转换:

- convert_data_type(data, new_type): 将数据的类型转换为指定的新类型。

   from common.utils import convert_data_type

   data = ["1", "2", "3"]
   converted_data = convert_data_type(data, new_type=int)
   # converted_data = [1, 2, 3]
   

- normalize_data(data): 对数据进行标准化，使其均值为0，方差为1。

   from common.utils import normalize_data

   data = [1, 2, 3, 4, 5]
   normalized_data = normalize_data(data)
   # normalized_data = [-1.41421356, -0.70710678, 0, 0.70710678, 1.41421356]
   

3. 数据统计:

- calculate_mean(data): 计算数据的平均值。

   from common.utils import calculate_mean

   data = [1, 2, 3, 4, 5]
   mean = calculate_mean(data)
   # mean = 3
   

- calculate_median(data): 计算数据的中位数。

   from common.utils import calculate_median

   data = [1, 2, 3, 4, 5]
   median = calculate_median(data)
   # median = 3
   

- calculate_standard_deviation(data): 计算数据的标准差。

   from common.utils import calculate_standard_deviation

   data = [1, 2, 3, 4, 5]
   std_deviation = calculate_standard_deviation(data)
   # std_deviation = 1.41421356
   

4. 数据可视化:

- plot_histogram(data): 绘制数据的直方图。

   from common.utils import plot_histogram

   data = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5]
   plot_histogram(data)
   # 显示直方图
   

- plot_scatter(x, y): 绘制两个变量之间的散点图。

   from common.utils import plot_scatter

   x = [1, 2, 3, 4, 5]
   y = [2, 4, 6, 8, 10]
   plot_scatter(x, y)
   # 显示散点图
   

以上只是common.utils模块提供的部分实用工具及其使用例子，该模块还提供了其他功能，如数据的归一化、特征选择、缺失值处理等。根据具体需求，可以选择合适的工具进行数据分析和处理。