數據清洗是指對收集到的數據進行處理和整理，以去除不必要的信息、解決數據質量問題和準備數據用于分析或建模。
以下是一些常用的數據清洗方法和技術：
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缺失值處理：
- 使用fillna()函數填充缺失值，可以選擇使用平均值、中位數或其他合適的值進行填充。
- 使用dropna()函數刪除包含缺失值的行或列。
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重復值處理：
- 使用duplicated()函數查找重復值，并使用drop_duplicates()函數刪除重復值。
- 可以根據需要選擇刪除所有重復值或者僅保留第一個或最后一個重復值。
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異常值處理：
- 可以使用統計方法，如均值加減n倍標準差，或者使用箱線圖等可視化工具來識別和處理異常值。
- 可以選擇刪除異常值或者采用插值等方法進行處理。
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格式轉換：
- 可以使用astype()函數將數據類型轉換為合適的類型，如將字符串轉換為數字類型。
- 可以使用to_datetime()函數將字符串轉換為日期時間類型。
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數據整合和拆分：
- 可以使用merge()函數將多個數據集按照指定的鍵進行合并。
- 可以使用split()函數將字符串類型的數據拆分為多個字段。
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數據規范化：
- 可以使用正則表達式或字符串處理函數對數據進行規范化，如刪除空格、轉換為小寫字母等。
以上只是一些常見的數據清洗方法和技術，實際應用中可能會有更多的情況和需求。根據具體的數據類型和問題，可以選擇合適的方法和工具進行數據清洗。
