Python 的科学计算和数据分析： 解释什么是数据规整（Data Wrangling）？

数据规整（Data Wrangling）是指将原始数据转换为可用于分析和建模的格式的过程。在数据分析和机器学习中，数据通常需要经过一系列的处理步骤，包括清洗、转换、整合和重塑等，才能被有效地使用。
以下是一些常见的数据规整任务：

1. 缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以使用删除、填充或插值等方法。
2. 异常值处理：检测和处理数据中的异常值，可以使用统计方法或基于规则的方法。
3. 数据类型转换：将数据转换为正确的数据类型，例如将字符串转换为数值型数据或将日期时间转换为时间戳。
4. 数据重采样：对数据进行重新采样，例如将按日采样的数据转换为按月或按季度采样的数据。
5. 数据合并：将多个数据集合并成一个数据集，可以使用内连接、左连接或右连接等方法。
6. 特征选择：从原始特征中选择最有用的特征，可以使用相关性分析、卡方检验或基于树的方法等。
7. 特征变换：对特征进行变换，例如对数变换、标准化或归一化等。
   以上是一些常见的数据规整任务，不同的数据集可能需要不同的处理方法。在进行数据分析和建模之前，必须对数据进行适当的规整，以确保数据的质量和准确性。