在进行高级Python爬虫数据清洗时，可以采用以下技巧：
- 数据去重：使用集合（set）数据类型来去除重复项，然后将结果转换回列表或其他需要的数据结构。
- 处理缺失值：使用pandas库的fillna()函数将缺失值替换为指定的值，或使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。
- 去除HTML标签：使用正则表达式模块去除HTML标签，得到干净的文本数据。
- 清洗文本数据：使用replace()函数替换无用的字符，使用strip()函数去除空白字符，使用lower()函数将文本转换为小写等。
- 去除异常值：使用统计库进行异常值检测和处理，例如使用numpy库的percentile()函数来计算数据的分位数。
- 格式化数据：使用pandas库的to_datetime()函数将字符串转换为日期格式，使用astype()函数将数据转换为指定的数据类型。
这些技巧可以帮助你更有效地清洗网络爬虫数据，提高数据质量和可用性。