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数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，可以帮助去除数据中的错误值、重复值、缺失值等，使数据更加准确和完整。在 Python 中，可以使用 Pandas 库来对数据进行清洗。
下面是一些常用的数据清洗技术：
- 去除重复值：
df.drop_duplicates()
- 处理缺失值：
df.dropna() # 删除包含缺失值的行
df.fillna(value) # 将缺失值填充为指定值
- 去除异常值：
df = df[(df['column'] > lower_bound) & (df['column'] < upper_bound)]
- 格式转换：
df['column'] = df['column'].astype('int') # 将列数据类型转换为整数类型
- 去除不必要的字符：
df['column'] = df['column'].str.replace('xxx', '') # 去除列中指定的字符
以上是一些常用的数据清洗技术，根据具体情况可以选择合适的方法对数据进行清洗。在实际应用中，数据清洗往往是一个迭代的过程，需要不断尝试和调整清洗方法，以确保数据质量和准确性。
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