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Python 中常用的数据清洗方法包括：
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缺失值处理：使用 dropna() 删除包含缺失值的行或列，使用 fillna() 填充缺失值。
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重复值处理：使用 duplicated() 查找重复值，使用 drop_duplicates() 删除重复值。
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数据格式转换：使用 astype() 将数据类型转换为指定格式，使用 str.strip() 去除文本数据中的空格。
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异常值处理：使用 describe() 和 boxplot() 等方法检测异常值，使用条件筛选或替换方法处理异常值。
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文本数据处理：使用正则表达式或字符串处理方法对文本数据进行清洗、提取、替换等操作。
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数据标准化：使用标准化方法如 MinMaxScaler 或 StandardScaler 对数据进行标准化处理。
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数据归一化：使用归一化方法如 MinMaxScaler 对数据进行归一化处理。
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数据去重：使用 drop_duplicates() 方法可以对数据进行去重处理。
以上是一些常用的数据清洗方法，根据实际情况可以选择合适的方法进行数据清洗。
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