变异后创建新的数据框

是指在数据分析和处理过程中，通过对现有数据框进行变异操作，生成一个新的数据框。变异操作可以包括添加、删除、修改数据框的行或列，以及对数据进行排序、过滤、聚合等操作。

这种操作在数据分析和机器学习中非常常见，可以根据具体需求对数据进行灵活的处理和转换，以便进行后续的分析和建模工作。

优势：

1. 灵活性：通过变异操作，可以根据具体需求对数据进行灵活的处理和转换，满足不同的分析和建模需求。
2. 数据清洗：可以通过删除或修改数据框中的异常值、缺失值等不合理数据，提高数据的质量和准确性。
3. 数据整合：可以将多个数据框进行合并、连接，生成一个更完整、更全面的数据框，方便后续的分析和建模工作。
4. 数据转换：可以对数据进行排序、过滤、聚合等操作，将原始数据转换为更有用的形式，提取出感兴趣的特征和信息。

应用场景：

1. 数据清洗和预处理：通过变异操作，可以对原始数据进行清洗和预处理，去除异常值、缺失值，填充缺失数据，使数据更适合进行后续的分析和建模。
2. 特征工程：在机器学习中，可以通过变异操作对原始数据进行特征提取、转换和选择，生成更有用的特征集，提高模型的性能和准确性。
3. 数据分析和可视化：通过变异操作，可以对数据进行排序、过滤、聚合等操作，生成不同的数据视图，帮助分析师和决策者更好地理解和利用数据。

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