Pandas 数据清洗指南：缺失值、重复值、类型转换、文本处理等
Pandas可以通过以下方式清洗数据：
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缺失值处理：使用
fillna()函数或dropna()函数对缺失值进行处理。 -
重复值处理：使用
duplicated()函数和drop_duplicates()函数处理重复值。 -
数据类型转换：使用
astype()函数或to_datetime()函数将数据类型转换为所需类型。 -
文本处理：使用
str.strip()函数、str.lower()函数、str.upper()函数、str.split()函数等对文本进行处理。 -
数据分组：使用
groupby()函数对数据进行分组，然后进行聚合操作。 -
数据合并：使用
merge()函数或concat()函数将多个数据集合并为一个数据集。 -
数据筛选：使用
loc[]函数或iloc[]函数对数据进行筛选。 -
数据排序：使用
sort_values()函数对数据进行排序。 -
数据转换：使用
apply()函数对数据进行转换。 -
数据重塑：使用
pivot()函数、melt()函数、stack()函数、unstack()函数等对数据进行重塑。
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