處理非規范數據可以采用以下方法：
數據清洗：非規范數據可能包含噪聲、缺失值、重復值等問題，需要進行數據清洗。可以使用Python的pandas庫來進行數據清洗，例如刪除重復值、填補缺失值、刪除異常值等操作。
數據轉換：非規范數據可能包含不同的數據類型，需要進行數據類型轉換以方便后續分析。可以使用Python的pandas庫進行數據類型轉換，例如將字符串型數據轉換為數值型數據、日期型數據轉換為標準日期格式等。
特征提取：非規范數據中可能包含一些有用的信息，但需要進行特征提取才能使用。可以使用Python的正則表達式庫re來提取文本中的關鍵信息，例如提取電話號碼、郵箱、網址等。
文本分析：非規范數據中可能包含文本型數據，需要進行文本分析。可以使用Python的nltk庫進行文本分析，例如分詞、詞頻統計、情感分析等。
數據規范化：非規范數據可能存在單位不統一、量綱不一致等問題，需要進行數據規范化。可以使用Python的scikit-learn庫進行數據規范化，例如將數據縮放到指定范圍、將數據轉換為均值為0、方差為1的標準正態分布等。
以上是一些常見的處理非規范數據的方法，具體處理方法還要根據數據的具體情況進行選擇。
