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Pandas庫是一個用于數據處理和分析的強大工具，可以很好地處理數據的缺失值和異常值。
缺失值處理： Pandas庫提供了一些方法來處理數據的缺失值，比如使用dropna()方法刪除包含缺失值的行或列，使用fillna()方法填充缺失值為指定的值，使用interpolate()方法通過插值來填充缺失值等。
異常值處理： 處理異常值的方法通常包括數據清洗、數據轉換、數據篩選和數據替換等。對于異常值，可以首先通過描述性統計（如均值、標準差、四分位數）來識別異常值，然后根據具體情況進行處理。比如可以使用Z-score方法來識別和移除異常值，通過箱線圖來檢測異常值等。
總的來說，通過Pandas庫提供的豐富功能，可以很方便地處理數據的缺失值和異常值，使得數據清洗和預處理更加高效和方便。
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