数据清洗是指在数据预处理过程中，对原始数据进行识别、纠正、删除、完善等操作，使得数据更加规范、完整、准确、标准化和可分析。数据清洗的目的是为了减少分析过程中的偏差，提高数据的质量和可靠性，进而提高数据分析的准确性和有效性。
数据清洗的过程可以分为以下几个步骤：
1.数据检查：检查数据是否存在缺失值、异常值、重复值等问题，以及数据是否符合数据类型、格式、范围等规范。
2.数据筛选：筛选出需要的数据，对于没有用的数据或对于分析无价值的数据，可以删除或者剔除。
3.数据纠错：对于存在问题的数据进行纠错处理，可以手动纠正、自动规则判断及替换等方式进行操作。
4.数据变换：对于数据进行清晰化和归一化，可以将不同数据规范化为统一的数据单位，以便分析。
5.数据集成：将不同数据集成为一个整体数据集合，并进行重复值和缺失值的合并处理，最终形成一个整洁干净的数据集。
示例1：
原始数据有缺失值，需要采取处理方法，将缺失值进行填充。采用 Python 中 pandas 库中的 fillna() 方法进行处理，例子代码如下所示：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.fillna('unknown',inplace=True)
示例2：
原始数据中存在重复值，需要对重复值进行剔除。采用 Python 中 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法进行处理，例子代码如下所示：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.drop_duplicates(inplace=True)