数据清洗是指对收集到的数据进行处理和整理，以去除不必要的信息、解决数据质量问题和准备数据用于分析或建模。
以下是一些常用的数据清洗方法和技术：
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缺失值处理：
- 使用fillna()函数填充缺失值，可以选择使用平均值、中位数或其他合适的值进行填充。
- 使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。
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重复值处理：
- 使用duplicated()函数查找重复值，并使用drop_duplicates()函数删除重复值。
- 可以根据需要选择删除所有重复值或者仅保留第一个或最后一个重复值。
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异常值处理：
- 可以使用统计方法，如均值加减n倍标准差，或者使用箱线图等可视化工具来识别和处理异常值。
- 可以选择删除异常值或者采用插值等方法进行处理。
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格式转换：
- 可以使用astype()函数将数据类型转换为合适的类型，如将字符串转换为数字类型。
- 可以使用to_datetime()函数将字符串转换为日期时间类型。
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数据整合和拆分：
- 可以使用merge()函数将多个数据集按照指定的键进行合并。
- 可以使用split()函数将字符串类型的数据拆分为多个字段。
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数据规范化：
- 可以使用正则表达式或字符串处理函数对数据进行规范化，如删除空格、转换为小写字母等。
以上只是一些常见的数据清洗方法和技术，实际应用中可能会有更多的情况和需求。根据具体的数据类型和问题，可以选择合适的方法和工具进行数据清洗。
