在Python中进行数据挖掘时，处理复杂数据是一项关键任务。这通常涉及到数据的清洗、预处理、特征提取、建模和可视化等多个步骤。以下是Python数据挖掘应对复杂数据的一些建议：
dropna()删除缺失值，或使用fillna()方法填充缺失值。drop_duplicates()删除重复记录。astype()方法将数据转换为适当的格式，如将字符串转换为日期时间对象。StandardScaler或MinMaxScaler等标准化方法，将数据缩放到相同的尺度上。通过上述步骤，可以有效地应对复杂数据，提取有价值的信息，并应用于数据挖掘项目中。
