在Python中進行數據挖掘時，處理復雜數據是一項關鍵任務。這通常涉及到數據的清洗、預處理、特征提取、建模和可視化等多個步驟。以下是Python數據挖掘應對復雜數據的一些建議：
dropna()刪除缺失值，或使用fillna()方法填充缺失值。drop_duplicates()刪除重復記錄。astype()方法將數據轉換為適當的格式，如將字符串轉換為日期時間對象。StandardScaler或MinMaxScaler等標準化方法，將數據縮放到相同的尺度上。通過上述步驟，可以有效地應對復雜數據，提取有價值的信息，并應用于數據挖掘項目中。
