数据清洗是数据处理的重要一环，它是将原始数据进行预处理、清洗和修复的过程，以确保数据质量，并使数据更容易分析。以下是一些常见的数据清洗方法：

　　1.缺失值处理：在数据中有些值可能缺失或者是空的，需要进行处理。缺失值的处理方法包括：删除缺失值、用平均数、众数、中位数等填充缺失值。

　　2.去重：数据中可能存在重复值，需要进行去重操作。去重方法包括：保留第一个、保留最后一个、随机保留等。

　　3.格式转换：数据可能存在不同格式，需要进行格式转换，如日期格式转换、字符编码转换等。

　　4.异常值处理：数据中可能存在异常值，需要进行处理。异常值处理方法包括：删除异常值、修复异常值、替换异常值等。

　　5.数据类型转换：数据中可能存在类型不一致的情况，需要进行数据类型转换，如将字符串类型转换为数字类型等。

　　6.数据归一化：在进行数据分析前，需要将数据归一化，以使数据的范围在一定范围内。数据归一化的方法包括：最小-最大归一化、z-score归一化等。

　　7.数据采样：当数据过大时，为了方便分析，可以进行数据采样，以降低数据的规模。数据采样方法包括：简单随机采样、分层采样、系统采样等。

　　8.文本处理：当数据中存在文本时，需要进行文本处理，如分词、去除停用词、词性标注等。

　　这些方法并不是全部，还有许多其他的数据清洗方法，具体方法的选择取决于数据的类型和数据的特点。