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set函數在數據清洗過程中可以發揮重要作用，主要體現在以下幾個方面：
set函數可以輕松地去除重復的數據，從而提高數據質量。例如，在Python中，可以使用set數據結構來去重一個列表：data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_data = list(set(data))
set函數支持多種集合運算，如并集、交集、差集等。這些運算可以幫助我們在數據清洗過程中發現數據之間的關系和差異。例如，我們可以使用集合運算來找出兩個數據集中共同存在的元素：set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 8}
common_elements = set1.intersection(set2)
set函數可以與其他數據清洗工具（如正則表達式、字符串方法等）結合使用，以實現更復雜的數據清洗任務。例如，我們可以使用正則表達式來匹配和提取數據中的特定模式，然后使用set函數來去重或執行其他集合運算。需要注意的是，雖然set函數在數據清洗過程中非常有用，但它并不適用于所有情況。在使用set函數之前，我們需要根據具體的數據類型和分析需求來評估其適用性。此外，對于大型數據集，我們還需要考慮內存和性能問題，以確保數據清洗過程的順利進行。
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