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数据准备是机器学习的重要前奏，本次任务主要聚焦于处理缺失值、转换分类列以及优化数据结构。首先，我们通过isnull()方法识别缺失值，sum()统计缺失值数量，确保数据质量。

在缺失值处理方面，我们发现pub_rec_bankruptcies列缺失率过高，超过1%，因此决定完全移除该列。对于其他列，我们采用行筛选的方式，移除包含缺失值的行，确保后续模型训练稳定。

随后，我们对文本类型列进行处理。通过select_dtypes筛选出object类型列，观察其数据分布，发现title列存在重复和数据质量问题，因此决定保留purpose列作为分类特征。

对于分类特征home_ownership、verification_status、emp_length、term等，我们使用get_dummies将其转换为虚拟变量，确保模型训练时具有良好的可解释性。同时，我们还处理了int_rate和revol_util列，将其从百分比转换为浮点数，确保数据类型统一。

最后，我们对emp_length列进行了特征映射，将其转化为数值型特征，以便于模型训练。通过上述步骤，我们确保了数据集的完整性和可用性，为后续的机器学习任务奠定了坚实基础。

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