Python中常用的数据清洗方法包括：
缺失值处理：使用dropna()删除包含缺失值的行或列，使用fillna()填充缺失值。
重复值处理：使用duplicated()查找重复值，使用drop_duplicates()删除重复值。
数据格式转换：使用astype()将数据类型转换为指定格式，使用str.strip()去除文本数据中的空格。
异常值处理：使用describe()和boxplot()等方法检测异常值，使用条件筛选或替换方法处理异常值。
文本数据处理：使用正则表达式或字符串处理方法对文本数据进行清洗、提取、替换等操作。
数据标准化：使用标准化方法如MinMaxScaler或StandardScaler对数据进行标准化处理。
数据归一化：使用归一化方法如MinMaxScaler对数据进行归一化处理。
数据去重：使用drop_duplicates()方法可以对数据进行去重处理。
以上是一些常用的数据清洗方法，根据实际情况可以选择合适的方法进行数据清洗。