在數據清洗領域，Pandas和SQL都是常用的工具，它們各自有著獨特的優勢和適用場景。以下是對Pandas和SQL在數據清洗方面的方法進行對比：
drop函數刪除列，使用rename函數重命名列。ALTER TABLE語句刪除或重命名列。drop_duplicates處理重復值，fillna和dropna處理缺失值。SELECT DISTINCT處理重復值，IFNULL、COALESCE和CASE WHEN處理缺失值。str.lstrip()、str.replace()、str.split()和str.cat()。LTRIM、RTRIM、REPLACE、REGEXP_REPLACE、SPLIT和CONCAT函數。merge函數根據不同的列進行左連接、內連接或外連接。JOIN語句實現左連接、內連接或全連接。groupby和sort_values函數進行分組和排序。RANK()、DENSE_RANK()、ROW_NUMBER()等進行分組和排序。綜上所述，Pandas和SQL各有優勢，選擇哪種工具取決于具體的數據處理需求、數據量大小以及工作環境。
