Python作為一種強大的編程語言，越來越被廣泛使用于數據分析領域。而當我們在獲取到原始的數據時，往往也需要對數據進行清洗處理。在這種情況下，Python提供了許多可以幫助我們完成數據清洗的庫。

其中比較常用的是Pandas（基于NumPy的數據處理庫）和NumPy（用于大型多維數組和矩陣處理的庫）。

以下是一些常見的Python數據清洗方法：

import pandas as pd
# 1.缺失值處理
df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna(value=0, inplace=True)  # 將缺失值填充為0
# 2.重復值處理
df.drop_duplicates(inplace=True)  # 刪除重復行
# 3.數據類型轉換
df['age'] = df['age'].astype('int')  # 將age列的數據類型轉換為int
# 4.數據篩選
df = df[(df['age'] >= 18) & (df['age']<= 60)]  # 只保留年齡在18-60歲之間的數據
# 5.數據排序
df.sort_values(by='salary', ascending=False, inplace=True)  # 根據salary列降序排序

總之，Python提供了許多強大的數據清洗庫，讓我們能夠輕松地處理原始數據，在數據分析的過程中更好地發掘數據價值。