在数据清洗场景中，你通常使用Pandas和NumPy完成哪些具体任务？
考察说明
考察对Pandas和NumPy在数据清洗中典型用途的理解与应用能力
回答思路
- 能列举Pandas和NumPy在数据清洗中的核心功能，如缺失值处理、数据转换、去重、索引操作等
- 能说明Pandas和NumPy的分工差异，例如Pandas侧重表格化数据处理，NumPy侧重数值计算与数组操作
- 能结合具体操作描述，如使用fillna、dropna处理缺失值，使用astype转换数据类型等
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