假如你是一名掌握python的大学生，请你写一份完整代码包括：读取表格数据，查看是否有缺失值，数据去重，常用的缺失值处理

作为一名掌握Python的大学生，我可以展示如何使用pandas库来完成这个任务。这里是一个示例代码：

# 导入所需的库
import pandas as pd

# 读取表格数据
# 假设文件名为"data.csv"，替换为你实际的文件路径
df = pd.read_csv("data.csv")

# 查看是否有缺失值
print(df.isnull().sum())  # 显示每列的缺失值数量

# 数据去重
df_duplicates = df.duplicated()  # 标记重复行
print("重复行数量:", df_duplicates.sum())
duplicates_df = df[~df_duplicates]  # 去除重复行
print("\n去重后的数据:")
print(duplicates_df)

# 常用的缺失值处理
# 使用mean（平均值）或median（中位数）填充数值型缺失值
fill_method = 'mean'
duplicates_df.fillna(value=duplicates_df.mean(), inplace=True)  # 对于数值型列
# 对于分类变量，可以用众数填充
categorical_fill = duplicates_df.mode()
for column in categorical_fill.columns:
    duplicates_df[column].fillna(categorical_fill[column][0], inplace=True)

# 确保字符串列也被正确处理，可能需要检查并手动设置
# 检查例子：
print("处理前字符串列缺失值:", duplicates_df['string_column'].isnull().sum())
duplicates_df['string_column'] = duplicates_df['string_column'].fillna('unknown')  # 假设'text'是你想要的默认值

print("\n处理后的数据:")
print(duplicates_df)

在这个代码片段中，我们首先读取数据，然后检查缺失值的数量。接着，我们找到并移除了重复行，最后使用平均值或众数填充缺失的数值和分类数据。对于非结构化的字符串列，这里假设用"unknown"进行填充，你可以根据实际情况调整。