缺失值补全及数据清洗标准化工具

此工具用于数据预处理，适用于数据分析、机器学习模型训练、数据清洗等场景，尤其是在面对带有缺失值、需要标准化的原始数据。

主要包括以下操作：

    缺失值处理：支持不同的缺失值填充方式（取均值mean/取中位数median）和删除方式（删除remove），若仅需进行数据标准化，此处选择任意值皆可。

    数据清洗：提供按行或按列删除缺失值的功能，可选值："remove_columns"：删除包含缺失值的列；"remove_rows"：删除包含缺失值的行（缺失值处理方式值为remove时使用）

    数据标准化：支持两种常见的标准化方法（Z-Score 和 Min-Max），并可以选择不进行标准化。

输入文件：

包含缺失值或需要执行数据标准化和数据清洗的待处理数据，需包含行名和列名，支持csv/txt/tsv格式

小工具结果：

① 数据填充结果（按照每一列的均值mean填充缺失值）

② 删除包含缺失值的列

③ 按照每一列的均值mean填充缺失值，并使用zscore进行数据标准化

当前版本为1.0版本，上架时间为：2025-05-09

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