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Python 中常用的數據清洗方法包括：
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缺失值處理：使用 dropna() 刪除包含缺失值的行或列，使用 fillna() 填充缺失值。
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重復值處理：使用 duplicated() 查找重復值，使用 drop_duplicates() 刪除重復值。
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數據格式轉換：使用 astype() 將數據類型轉換為指定格式，使用 str.strip() 去除文本數據中的空格。
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異常值處理：使用 describe() 和 boxplot() 等方法檢測異常值，使用條件篩選或替換方法處理異常值。
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文本數據處理：使用正則表達式或字符串處理方法對文本數據進行清洗、提取、替換等操作。
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數據標準化：使用標準化方法如 MinMaxScaler 或 StandardScaler 對數據進行標準化處理。
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數據歸一化：使用歸一化方法如 MinMaxScaler 對數據進行歸一化處理。
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數據去重：使用 drop_duplicates() 方法可以對數據進行去重處理。
以上是一些常用的數據清洗方法，根據實際情況可以選擇合適的方法進行數據清洗。
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