请描述一下使用Python进行数据清洗的常见步骤。
使用Python进行数据清洗的常见步骤包括：

1.导入数据：使用Python读取原始数据文件，例如使用pandas库中的read_csv()函数导入CSV文件。

2.初步浏览数据：通过阅读数据集的前几行，检查特征列的名称、类型、缺失值、异常值等以及整体形状。

3.删除无用列：删除没有分析价值的列。

4.处理缺失值：填补缺失值。可以是简单的均值/中位数填充，使用插值填充法，或者通过方法如热编码方式将缺失值转化为新的特征。

5.去除重复的数据：将重复的行/列删除。

6.数据类型转换：将列的数据类型转换成正确的数据类型。例如将字符串类型转换为数字。

7.数据标准化处理：对数据进行标准化处理，例如将数值特征进行归一化（均值为0，方差为1）。

8.特征工程：处理为更有用或更格式化的特征。例如，将地址特征分割成省/市/区/街/门等级别，或者新特征的生成，如将身份证号码转换为年龄。

9.数据分组：根据特定特征变量创建数据子集。

10.保存清洗后的数据：导出清洗后的数据文件，例如使用pandas库中的to_csv()函数。