數據清洗是數據預處理的重要環節，主要目的是消除數據中的噪聲、異常值和不一致性，提高數據質量，常見的數據清洗方法有以下幾種：

1、去除重復記錄：通過比較數據的唯一標識符(如ID)或關鍵列，找出并刪除重復的數據條目。

2、填充缺失值：根據數據的實際情況，使用統計方法(如平均值、中位數或眾數)或插值法填充缺失的數據。

3、異常值檢測與處理：通過計算數據的統計特征(如均值、方差、標準差等),識別并處理異常值，常見的異常值處理方法有刪除、替換和插補等。

4、數據格式轉換：將數據從一種格式轉換為另一種格式，以滿足后續數據分析或建模的需求，將文本數據轉換為數值數據，或將日期數據轉換為統一的日期格式。

5、數據合并與拆分：將多個數據集按照一定的規則進行合并或拆分，以便于后續的數據分析和處理。

6、重命名列名與調整列順序：根據數據的實際情況，對列名進行修改或調整列的順序，以提高數據的可讀性和方便后續分析。

7、數據規范化：將數據統一為相同的度量單位、數值范圍或編碼格式，以消除數據之間的差異和不一致性。

8、數據分組與聚合：根據數據的某些特征，將數據進行分組和聚合操作，以便進行進一步的統計分析和可視化展示。

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