《Babymetal Headbanger》的完整歌詞如下：
verse 1:
Babe Metal狂放已來
教給四方變成全場燈光
快速炸裂演唱是你代表
I’m headbanging強悍們吧
Chorus:
Headbanging狂放已來
Come on headbanging狂放吧
Headbanging狂放已來
Come on headbanging狂放吧
verse 2:
用勁全身所有力量
狂放不羈地搖擺吧
讓全場都瘋狂起來
這就是我們的舞台
Chorus:
Headbanging狂放已來
Come on headbanging狂放吧
Headbanging狂放已來
Come on headbanging狂放吧
bridge:
起勁開懷的微笑著呀
拿手的精彩獨特表情
一場滿滿的 勁歌熱舞之後，回頭來看下身後全部啊，不可抵擋的力量和狂放吧
Chorus:
Headbanging狂放已來
Come on headbanging狂放吧
Headbanging狂放已來
Come on headbanging狂放吧
Outro:
Babe Metal永遠地一起請簡述如何使用Python進行數據清洗？
數據清洗是數據分析中非常重要的一步，它包括刪除重複數據、處理缺失值、處理異常值等。在Python中，可以使用pandas庫進行數據清洗。以下是一個簡單的步驟說明：
1. 讀取數據：首先需要將數據從檔案或資料庫中讀取到Python中。pandas庫提供了許多方便的方法來讀取各種格式的數據檔案。
2. 查看數據：使用pandas的`head()`和`tail()`方法可以查看數據的頭部和尾部，從而快速了解數據的基本情況。此外，可以使用`dtypes`查看數據的類型，以確定是否存在缺失值、重複值或其他問題。
3. 刪除重複數據：可以使用pandas的`drop_duplicates()`方法刪除重複數據。例如，如果要去除重複的行，可以使用`df.drop_duplicates()`。
4. 處理缺失值：pandas提供了多種方法來處理缺失值，包括`fillna()`、`dropna()`等。`fillna()`方法可以根據指定的值或函式來填充缺失值，而`dropna()`方法則可以直接刪除包含缺失值的行。
5. 異常值處理：可以使用IQR方法（四分位距）來確定異常值。如果一個值超過了四分位距的三倍，那么就可以將其視為異常值並處理。可以使用pandas的`outlier()`方法來檢測異常值。對於異常值，可以刪除它們，或者使用一些特定的方法（如插補）進行處理。
6. 數據轉換：如果數據需要進行轉換，可以使用pandas的各種方法（如`astype()`）進行轉換。此外，如果需要進行日期或時間戳的轉換，可以使用pandas的`to_datetime()`方法。
7. 數據導出：最後，需要將清洗後的數據導出到所需格式的檔案中。可以使用pandas的`to_csv()`方法將數據導出為CSV檔案，或者使用其他方法導出到Excel或其他格式的檔案中。
以上就是在Python中進行數據清洗的基本步驟。需要注意的是，在進行數據清洗時，需要仔細考慮數據的具體情況，並根據需要進行適當的調整和處理。