《變色龍》是陳奕迅（Eason）的一首歌曲，歌名已經暗示了歌詞的內容，歌詞大致描述了人們善變的性格和難以捉摸的情感。以下是歌曲的歌詞：
我笑說 自己係 邊色龍
呀咩翠 跟細妹 扮弄相
水太深 於我是 一世悲歌一曲哭完
回望當初 親口承諾 無需太過擔心
變色龍 未變心先變
看通風氣又轉 當初 理想一串詩歌
一轉念 轉化成 泡影
但當我面對 我面對著我 笑聲
笑我痴 笑我蠢
回望過去 有過經驗總好過無有
知得開 心如麵紙 一吹便破
只求真心過活 不必懂得太多
那知得 最尾發現 最尾會錯過
夢裡的愛恨 還在反反覆覆多一點 喔...
得一次 得一次 多一點得失怎麽算過錯
像不應愛 她總被愛多一點
由得我 由得我 多一點就這樣散去算了 但我現在心如止水應該看清楚到此為止吧...
無知但 有日便知道 自己唔應愛得太多給定一組數據，如何用Python進行數據清洗？
數據清洗是數據分析中非常重要的一步，它包括刪除重複項、填充缺失值、處理異常值等。下面是一個簡單的示例，展示了如何使用Python進行數據清洗。
假設我們有一組包含姓名、年齡和成績的數據，其中有一些數據缺失或異常。我們可以使用Python中的Pandas庫來處理這些數據。
步驟如下：
1. 導入Pandas庫：在Python中，我們通常使用`import pandas as pd`來導入Pandas庫。
2. 讀取數據：使用Pandas的`read_csv()`函式讀取數據檔案。例如，如果你的數據檔案是CSV格式的，可以使用以下代碼讀取數據：`df = pd.read_csv('data.csv')`。
3. 數據清洗：使用Pandas的各種方法進行數據清洗。例如，可以使用`drop_duplicates()`函式刪除重複項，使用`fillna()`函式填充缺失值，使用`describe()`函式獲取統計信息等。下面是一個簡單的示例代碼：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 讀取數據檔案
df = pd.read_csv('data.csv')
# 數據清洗示例：刪除重複項、填充缺失值、處理異常值等
# 刪除重複項：df = df.drop_duplicates()
# 填充缺失值：df['age'] = df['age'].fillna(df['age'].mean()) # 使用平均值填充缺失值，也可以使用其他方法填充缺失值，如中位數、眾數等。
# 處理異常值：df = df.replace([-999, np.nan], np.nan) # 將異常值替換為NaN，以便後續處理。然後可以使用`dropna()`函式刪除包含異常值的行。
# 查看清洗後的數據統計信息：print(df.describe()) # 使用Pandas的`describe()`函式獲取統計信息，包括各類別數量、均值、標準差等。
```
以上是一個簡單的示例代碼，展示了如何使用Python進行數據清洗。實際的數據清洗過程可能會更複雜，需要根據具體的數據和需求進行調整和處理。Pandas庫提供了很多強大的功能和方法，可以用來處理各種類型的數據清洗問題。