数据清洗常用函数
    数据清洗是数据分析过程中非常重要的一环。在数据清洗过程中，常常需要使用一些常用函数来处理数据。本文将介绍一些常用的数据清洗函数，包括数据类型转换、缺失值处理、去重、字符串处理等。
处理字符串的常用函数    1. 数据类型转换
    1.1 astype()函数
    astype()函数用于将数据类型转换为指定的数据类型。例如，将字符串类型转换为数值类型，或将数值类型转换为字符串类型。
    示例代码：
    df['col1'] = df['col1'].astype(float)
    1.2 to_datetime()函数
    to_datetime()函数用于将字符串类型的日期时间数据转换为日期时间类型。该函数支持多种日期时间格式，可以自动识别日期时间格式。
    示例代码：
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    2. 缺失值处理
    2.1 isnull()函数
    isnull()函数用于判断数据是否缺失。返回结果为True或False。
    示例代码：
    df['col1'].isnull()
    2.2 dropna()函数
    dropna()函数用于删除缺失值。该函数有多种参数可选，包括按行或按列删除、删除全部
或部分缺失值。
    示例代码：
    df.dropna()  # 删除全部缺失值
    df.dropna(subset=['col1'])  # 删除col1列的缺失值
    2.3 fillna()函数
    fillna()函数用于填充缺失值。该函数有多种参数可选，包括按列或按行填充、填充方式等。
    示例代码：
    df.fillna(0)  # 用0填充缺失值
    df.fillna(method='ffill')  # 用前面的值填充缺失值
    3. 去重
    3.1 drop_duplicates()函数
    drop_duplicates()函数用于删除重复值。该函数有多种参数可选，包括按列或按行去重、保留哪个重复值等。
    示例代码：
    df.drop_duplicates()  # 删除所有列的重复值
    df.drop_duplicates(subset=['col1'])  # 删除col1列的重复值
    4. 字符串处理
    4.ains()函数
    ains()函数用于判断字符串是否包含某个子串。返回结果为True或False。
    示例代码：
    df['col1'].ains('abc')
    4.place()函数
    place()函数用于替换字符串中的子串。该函数有多种参数可选，包括替换哪个子串、替换成什么字符串等。
    示例代码：
    df['col1'].place('abc', 'def')
    以上是一些常用的数据清洗函数，你可以根据不同的需求选择适合的函数进行数据处理。

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