數據清洗是數據預處理的一個重要步驟，可以幫助去除數據中的錯誤值、重復值、缺失值等，使數據更加準確和完整。在Python中，可以使用Pandas庫來對數據進行清洗。
下面是一些常用的數據清洗技術：
df.drop_duplicates()
df.dropna() # 刪除包含缺失值的行
df.fillna(value) # 將缺失值填充為指定值
df = df[(df['column'] > lower_bound) & (df['column'] < upper_bound)]
df['column'] = df['column'].astype('int') # 將列數據類型轉換為整數類型
df['column'] = df['column'].str.replace('xxx', '') # 去除列中指定的字符
以上是一些常用的數據清洗技術，根據具體情況可以選擇合適的方法對數據進行清洗。在實際應用中，數據清洗往往是一個迭代的過程，需要不斷嘗試和調整清洗方法，以確保數據質量和準確性。
