数据清洗是指 对数据进行系统性的检查和修正的过程，目的是提高数据的质量和可靠性。这个过程通常包括以下几个方面：
缺失值处理：
处理缺失值的方法包括删除缺失值、填充缺失值（如使用平均值、中位数、众数等）或者插值法（如使用邻近点的值进行插值）。
异常值处理：
识别并修正数据中的异常值，以确保数据的准确性和代表性。
数据一致性检查：
检查数据的一致性，包括检查数据是否合乎逻辑、是否存在重复信息、数据之间的关联性是否合理等。
无效值处理：
处理数据中的无效值，可能包括估算、整例删除、变量删除和成对删除等方法。
数据格式规范化：
对数据的格式进行规范化处理，以确保数据的一致性和可比性。
通过这些步骤，数据清洗能够确保数据在分析和机器学习中的准确性和可靠性，从而帮助人们做出更有效的决策。