数据清洗是指在处理数据之前对数据进行预处理的过程。这个过程通常包括检查数据的完整性、清除数据中的缺失值、异常值和重复值，以及对数据进行格式转换和数据转换等。
在 Python 中，可以使用 pandas 库来方便地进行数据清洗。
下面是一些常见的数据清洗操作：
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读取数据：使用 pandas 的 read_csv() 函数可以将 CSV 文件中的数据读取到 pandas 的 DataFrame 中。
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检查数据的完整性：使用 DataFrame 的 info() 方法可以查看数据的基本信息，包括数据类型和是否有缺失值。
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处理缺失值：可以使用 DataFrame 的 isnull() 和 fillna() 方法来检查和填充缺失值。
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处理异常值：可以使用 DataFrame 的 describe() 方法查看数据的统计特征，并根据这些特征来检测异常值。
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处理重复值：可以使用 DataFrame 的 duplicated() 方法检测重复值，并使用 drop_duplicates() 方法删除重复值。
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数据转换：可以使用 DataFrame 的 astype() 方法将数据转换为指定的数据类型。
例如，下面的代码演示
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