Python中的Pandas庫提供了DataFrame數據結構，這種數據結構非常適合數據清洗工作。以下是幾個原因：
靈活性：DataFrame可以存儲多種數據類型，包括數值型、字符串型、日期型等，使得數據清洗過程更加靈活。
處理缺失值：DataFrame提供了多種方法處理缺失值，如填充、刪除等，能夠有效地清洗數據中的缺失值。
數據篩選和過濾：DataFrame提供了豐富的方法進行數據篩選和過濾，可以輕松地清洗出需要的數據。
數據合并和拆分：DataFrame可以方便地進行數據合并和拆分操作，對數據進行整合和清洗。
數據轉換：DataFrame提供了多種方法進行數據轉換，如數據類型轉換、數據格式化等，可以方便地清洗數據。
總的來說，Python中的DataFrame數據結構提供了豐富的功能和靈活性，能夠有效地支持數據清洗工作。因此，Python Frame適合做數據清洗。
