数据清洗是指从原始数据中去除不合理、不完整、不准确和不一致等“脏数据”，并对数据进行处理和加工，以保证数据质量达到特定要求的一系列操作。数据清洗是数据预处理的一部分，是数据挖掘、机器学习等应用中的重要步骤，可以对数据进行有效的分析、建模和应用。
完成数据清洗的攻略可以如下：
数据识别：查看数据，识别数据中存在的问题。可以通过可视化工具、数值计量统计等方法确定需要清理的数据。
缺失值处理：数据的缺失是数据清洗中比较常见的问题，需要通过填充、删除等方法对数据进行处理。最常见的是缺失值填充，可以用均值、中位数等方法进行填充。
异常值处理：数据中有些异常值难以处理和解释，而一些异常值可能带来很多问题。通过可视化和数据计量统计方法找出可以处理的异常值。
格式标准化：在数据集中，数据格式往往不一致，如日期、时间格式不同等。这将导致数据的不可用，需要对数据进行标准化。
下面给出两个数据清洗的例子：
假设我们要分析一份学生成绩的数据集，其中某学生的数学成绩未填或未知。我们需要填写这些缺失的值。我们可以对该列数据的平均值进行计算，并用计算出的平均值来填充缺失值。
代码如下：
import pandas as pd
# 加载数据集
df_math_scores = pd.read_csv('math_scores.csv')
# 使用均值进行填充
mean_math_scores = df_math_scores['Math_scores'].mean()
df_math_scores['Math_scores'].fillna(mean_math_scores, inplace=True)
print(df_math_scores)
假设我们要分析一份日期时间数据集。由于该数据集是从不同设备收集的，所以日期与时间被列在不同列中，且日期格式有所不同。为了方便数据清洗，我们需要将所有日期格式标准化。
代码如下：
import pandas as pd
# 加载数据集
df_data_time = pd.read_csv('data_time.csv')
# 将日期和时间列拼接
df_data_time['DateTime'] = df_data_time['Date'] + ' ' + df_data_time['Time']
# 标准化日期
df_data_time['Date'] = pd.to_datetime(df_data_time['Date'], format='%m/%d/%Y')
# 标准化时间
df_data_time['Time'] = pd.to_datetime(df_data_time['Time'], format='%H:%M:%S')
# 最终的日期时间列
df_data_time['DateTime'] = pd.to_datetime(df_data_time['DateTime'], format='%m/%d/%Y %H:%M:%S')
print(df_data_time)
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