数据预处理涉及多个常见步骤，如识别异常值、处理缺失值、筛选不适合的数据、去除重复行、分箱、分组、排名以及将类别转换为数值型数据。以下将通过 pandas 来解决这些常见的预处理任务。
识别异常值通常有两种方法：
标准差法：将异常值定义为在平均值上下1.96个标准差之外的值。分位数法：小于1/4分位数减去1.5倍的四分位差，以及大于3/4分位数加上1.5倍的四分位差的值，均被视为异常值。
技能1：标准差法
技能2：分位数法
技能3：处理缺失值
技能4：填充缺失值
技能5：修正不适合的值
技能6：去除重复值
技能7：使用 apply 方法处理特殊字符
技能8：数据分箱
技能9：进行排名
技能10：将类别列转换为数值
以上是数据预处理的十个小任务，并且与 pandas 中的实现相对应。
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