進行數據清洗聚類。

1. 數據清洗

das庫進行數據清洗。下面是一些常用的數據清洗技巧

（1）去除重復數據

使用drop_duplicates()函數可以去除重復數據，例如

```portdas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')place=True)

（2）填充缺失數據

a()函數可以填充缺失數據，例如

```portdas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')aplace=True)

（3）處理異常數據

使用clip()函數可以處理異常數據，例如

```portdas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

df['age'] = df['age'].clip(0, 100)

2. 數據聚類

庫進行數據聚類。下面是一些常用的數據聚類技巧

eans聚類

eans聚類是一種常用的聚類算法，它基于距離度量將數據分成K個簇。例如

```portsportdas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')eanss_clusters=3).fit(df)

（2）層次聚類

層次聚類是一種自下而上的聚類算法，它將每個數據點都視為一個簇，然后逐步合并相似的簇，直到形成一個大的簇。例如

```porterativeClusteringportdas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')erativeClustering_clusters=3).fit(df)

3. 總結

本文介紹了一些常用的數據清洗和聚類技巧，希望能對你的數據分析工作有所幫助。在實際應用中，我們需要根據具體的數據情況選擇適合的技術和算法，并根據實際情況進行調整和優化。