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Python数据清洗的常用方法包括以下几种：
- 缺失值处理：使用
isnull()和notnull()函数检测数据中的缺失值，并根据需要进行填充或删除。常用的填充方法包括使用均值、中位数、众数等统计量进行填充，或者使用机器学习算法进行预测填充。 - 数据类型转换：使用
astype()函数将数据转换为不同的数据类型，例如将字符串类型转换为日期类型、将整数类型转换为浮点数类型等。 - 数据标准化：使用
StandardScaler、MinMaxScaler等函数对数据进行标准化处理，使其具有相同的尺度和分布。 - 数据去重：使用
drop_duplicates()函数删除数据中的重复值，以保持数据的唯一性和准确性。 - 数据过滤：使用
loc[]、iloc[]等函数对数据进行过滤，筛选出符合特定条件的数据子集。 - 数据排序：使用
sort_values()函数对数据进行排序，可以指定排序的列和排序方式（升序或降序）。 - 数据透视表：使用
pivot_table()函数创建数据透视表，对数据进行汇总、分析和可视化展示。 - 文本数据清洗：对于文本数据，需要进行分词、去除停用词、词性标注等预处理操作，以便后续的文本分析和挖掘。
以上是Python数据清洗的一些常用方法，根据具体的数据类型和分析需求，还可以选择其他一些高级的数据清洗技术。
