Python数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，它涉及到数据的预处理、格式化、转换等多个方面。以下是一些常用的Python数据清洗技巧：
strip()方法。int()、float()等。lower()、upper()等。set()。Counter。split()。+操作符或extend()方法。*操作符。datetime.strptime()。replace()。sorted()。filter()配合isdigit。sum()和len()。numpy的MinMaxScaler。dropna()删除，fillna()填充。drop_duplicates()。astype()。MinMaxScaler或StandardScaler。astype()函数。通过上述技巧和实践，可以有效地提高数据清洗的效率和数据质量，为数据分析打下坚实的基础。
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