Python數據清洗有很多技巧，以下是一些常用的技巧：
缺失值處理：可以使用Pandas庫中的dropna()函數刪除缺失值，或者使用fillna()函數填充缺失值。
數據類型轉換：可以使用Pandas庫中的astype()函數將數據類型轉換為其他類型，例如將字符串類型轉換為日期類型。
數據去重：可以使用Pandas庫中的drop_duplicates()函數刪除重復的數據。
數據篩選：可以使用Pandas庫中的布爾索引來篩選數據，例如選擇某列大于某個值的行。
數據標準化：可以使用Pandas庫中的標準化()函數將數據標準化到均值為0、標準差為1的標準正態分布。
數據歸一化：可以使用Pandas庫中的normalize()函數將數據歸一化到[0,1]的范圍內。
數據排序：可以使用Pandas庫中的sort_values()函數對數據進行排序。
數據去噪：可以使用Pandas庫中的interpolate()函數對數據進行插值，去除噪聲。
數據合并：可以使用Pandas庫中的merge()函數將多個數據集合并為一個數據集。
數據拆分：可以使用Pandas庫中的split()函數將一個數據集拆分為多個數據集。
