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数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除重复值、缺失值处理、异常值处理等操作。下面是一些常见的数据清洗操作的示例代码：
- 去除重复值：
df = df.drop_duplicates()
- 缺失值处理：
- 删除含有缺失值的行：
df = df.dropna()
- 填充缺失值为指定值：
df = df.fillna(value)
- 插值填充缺失值：
df = df.interpolate()
- 异常值处理：
- 根据标准差删除异常值：
df = df[np.abs(df['column'] - df['column'].mean()) <= (3 * df['column'].std())]
- 根据箱线图删除异常值：
q1 = df['column'].quantile(0.25)
q3 = df['column'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
df = df[(df['column'] >= q1 - 1.5 * iqr) & (df['column'] <= q3 + 1.5 * iqr)]
以上代码只是示例，具体的数据清洗操作需要根据具体的数据情况进行调整和扩展。
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