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在Python中，进行数据清洗时，你可以使用许多强大的库和技术。以下是一些常见的数据清洗任务和相应的Python库和技术： 1. 缺失值处理： - pandas库的`dropna()`函数用于删除包含缺失值的行或列。 - pandas库的`fillna()`函数用于填充缺失值。 - scikit-learn库的`SimpleImputer`类提供了一些常见的缺失值填充策略。 2. 数据去重： - pandas库的`drop_duplicates()`函数用于删除重复行。 - pandas库的`duplicated()`函数用于标记重复行。 3. 数据格式转换： - pandas库的`astype()`函数用于更改列的数据类型。 - pandas库的`to_datetime()`函数用于将列转换为日期时间格式。 4. 文本处理： - 字符串方法，如`strip()`、`lower()`、`upper()`等，用于处理文本列。 - 正则表达式模块（`re`模块）用于文本模式匹配和替换。 5. 数据过滤和选择： - 使用pandas库的条件过滤和布尔索引来选择符合条件的数据。 6. 数据排序： - pandas库的`sort_values()`函数用于按列值对数据进行排序。 7. 数据重塑： - pandas库的`pivot_table()`函数用于创建透视表。 - pandas库的`melt()`函数用于将宽格式数据转换为长格式数据。 8. 数据合并： - pandas库的`merge()`函数用于根据列的值合并数据集。 这只是一些常见的数据清洗任务和相应的库和技术。具体的数据清洗过程取决于你的数据和需求。使用这些库和技术可以帮助你更轻松地进行数据清洗和预处理。
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