在進行高級Python爬蟲數據清洗時，可以采用以下技巧：
- 數據去重：使用集合（set）數據類型來去除重復項，然后將結果轉換回列表或其他需要的數據結構。
- 處理缺失值：使用pandas庫的fillna()函數將缺失值替換為指定的值，或使用dropna()函數刪除包含缺失值的行或列。
- 去除HTML標簽：使用正則表達式模塊去除HTML標簽，得到干凈的文本數據。
- 清洗文本數據：使用replace()函數替換無用的字符，使用strip()函數去除空白字符，使用lower()函數將文本轉換為小寫等。
- 去除異常值：使用統計庫進行異常值檢測和處理，例如使用numpy庫的percentile()函數來計算數據的分位數。
- 格式化數據：使用pandas庫的to_datetime()函數將字符串轉換為日期格式，使用astype()函數將數據轉換為指定的數據類型。
這些技巧可以幫助你更有效地清洗網絡爬蟲數據，提高數據質量和可用性。
